귀퉁이 서재

이전 포스트에서 결정 트리(Decision Tree)에 대해 알아봤습니다. 랜덤 포레스트를 배우기 위해서는 우선 결정 트리부터 알아야 합니다. 결정 트리에 대해 잘 모른다면 이전 포스트를 먼저 보고 오시기 바랍니다. (머신러닝 - 4. 결정 트리) 랜덤 포레스트의 개념은 쉽습니다. 랜덤 포레스트의 포레스트는 숲(Forest)입니다. 결정 트리는 트리는 나무(Tree)입니다. 나무가 모여 숲을 이룹니다. 즉, 결정 트리(Decision Tree)가 모여 랜덤 포레스트(Random Forest)를 구성합니다. 결정 트리 하나만으로도 머신러닝을 할 수 있습니다. 하지만 결정 트리의 단점은 훈련 데이터에 오버피팅이 되는 경향이 있다는 것입니다. 여러 개의 결정 트리를 통해 랜덤 포레스트를 만들면 오버피팅 되는 ..