[python] 파이썬으로 구현한 랜덤 포레스트(Random Forest) 알고리즘
목차
1. 랜덤 포레스트 알고리즘이란
랜덤 포레스트는 여러 개의 의사 결정 트리(decision tree)를 만들어 그들의 다수결(majority vote)로 결과를 결정하는 앙상블 학습(ensemble learning) 알고리즘의 일종입니다. 랜덤 포레스트는 과적합(overfitting)의 문제를 약간 완화시키고 예측 정확도를 높일 수 있는 강력한 알고리즘으로 알려져 있습니다.
랜덤 포레스트는 각 트리를 만들기 위해 랜덤한 데이터 샘플과 랜덤한 특성 집합을 사용하여 다양성을 확보합니다. 이 과정은 각 트리가 상호 독립적이고 다양한 특징들을 학습하게 함으로써 전체 앙상블의 예측력을 향상시킵니다.
2. 랜덤 포레스트 알고리즘의 구현
아래는 파이썬으로 간단한 랜덤 포레스트 알고리즘을 구현하는 예시 코드입니다.
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 랜덤한 데이터 생성
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=20, random_state=42)
# 학습/테스트 데이터 분리
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 랜덤 포레스트 모델 생성 및 학습
rf_model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
rf_model.fit(X_train, y_train)
# 테스트 데이터로 예측 수행
y_pred = rf_model.predict(X_test)
# 정확도 출력
print(f'랜덤 포레스트 정확도: {accuracy_score(y_test, y_pred)}')
3. 결론
랜덤 포레스트는 다양한 데이터셋과 다양한 분야에서 효과적으로 사용될 수 있는 강력한 머신러닝 알고리즘입니다. 이를 통해 과적합 문제를 완화시키고 안정적인 예측 성능을 얻을 수 있습니다.
위의 코드를 실행하기 위해서는 scikit-learn 라이브러리가 필요합니다. 라이브러리 설치와 간단한 랜덤 포레스트 예제에 대한 더 자세한 정보는 scikit-learn 공식 홈페이지를 참고하시기 바랍니다.