[python] scikit-learn을 이용한 랜덤 포레스트

01 Dec 2023

python

이번 포스트에서는 scikit-learn 라이브러리를 사용하여 랜덤 포레스트(Random Forest)를 구현하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 먼저, 랜덤 포레스트의 기본 개념에 대해 간단히 설명하고 코드 예제를 통해 구현 방법을 살펴보겠습니다.

랜덤 포레스트란?

랜덤 포레스트는 앙상블 기법 중 하나로, 여러 개의 의사 결정 트리(Decision Tree)를 만들고 그 결과를 결합하여 더 정확한 예측을 수행합니다. 각각의 의사 결정 트리는 무작위로 데이터의 일부를 선택하여 학습하고, 각 트리의 예측 결과를 모아 다수결로 결정하는 방식으로 동작합니다. 이를 통해 과적합(Overfitting) 문제를 해결하고, 높은 분류 정확도를 보장할 수 있습니다.

랜덤 포레스트 구현하기

scikit-learn에서 제공하는 RandomForestClassifier 클래스를 사용하여 랜덤 포레스트를 구현할 수 있습니다. 아래는 간단한 예제 코드입니다.

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 데이터 생성
X, y = make_classification(n_samples=100, n_features=4, random_state=0)

# 학습 데이터와 테스트 데이터 분리
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 랜덤 포레스트 모델 생성
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=0)

# 모델 학습
model.fit(X_train, y_train)

# 모델 평가
accuracy = model.score(X_test, y_test)
print("Accuracy:", accuracy)

위 코드에서는 make_classification 함수를 사용하여 랜덤한 분류용 데이터를 생성하고, train_test_split 함수를 사용하여 데이터를 학습 데이터와 테스트 데이터로 분리합니다. 그리고 RandomForestClassifier 클래스를 사용하여 모델을 생성한 후, fit 메서드를 호출하여 학습을 진행합니다. 마지막으로 score 메서드를 호출하여 모델의 정확도를 평가합니다.

결론

이번 포스트에서는 scikit-learn을 이용하여 랜덤 포레스트를 구현하는 방법에 대해 알아보았습니다. 랜덤 포레스트는 다양한 데이터셋에 적용할 수 있는 강력한 분류 알고리즘 중 하나이며, scikit-learn을 이용하여 쉽게 사용할 수 있습니다. 추가적인 성능 향상을 위해 하이퍼파라미터 튜닝 등을 적용하여 더욱 정교한 모델을 구성할 수도 있습니다.