랜덤 포레스트(Random forest) algorithm

랜덤 포레스트(Random forest) algorithm 우리가 어떤 결정을 하려면 많은 일련의 질문을 한다. 만약 오늘 점심 식사에 대한 의사결정을 한다고 보자.

점심으로 뭘 먹고 싶은지 결정해야 하는데, 집에서 요리해서 먹을 수도 있고 아니면 배달의민족으로 배달시켜 먹을 수도 있다. 여기서 또 배달시켜 먹기로 한다면 배달의민족 메뉴 중 어떤 것을 시킬지 일련의 결정을 하게 된다.

우리는 모두 이런 의사 결정 과정을 매일 여러 번 사용한다. 머신러닝에서는 이런 과정을 앞에서 살펴본 의사결정트리라고 부른다.

우리는 다른 노드로 분기되는 노드에서 시작하여, 리프(Leaf, 의사결정트리의 끝 또는 더는 분류가 없는 노드)에 도달할 때까지 이 과정을 반복한다. 랜덤 포레스트 알고리즘은 다양한 의사결정트리로 구성되며, 각각은 노드와 리프로 이어지는 서로 다른 데이터를 사용한다.

이러한 모든 의사결정트리의 평균을 나타내는 답을 찾기 위해 여러 의사결정트리의 결정을 병합한다. 위의 예에서는 ...