지도학습 – 4. 랜덤 포레스트



랜덤 포레스트
지도학습 알고리즘 4

안녕하세요 지도학습 알고리즘 4번째 포스팅입니다. 지난 포스팅에서 다뤘던 결정 트리와 유사한 알고리즘으로 알려져 있는 랜덤 포레스트란 무엇인지 알고리즘의 과정과 최적화 방법, 특징에 대해서 포스팅해보려고 합니다. 

랜덤 포레스트란?

랜덤 포레스트(Random Forest)는 앙상블 기법 중 하나로, 결정 트리(Decision Tree)를 기반으로 하는 강력한 예측 모델입니다.

여기서 앙상블 기법이란 최종 예측값을 구하기 위하여 여러 모형을 만든 뒤, 이들을 결합하는 방식을 말합니다.

이 알고리즘은 여러 개의 결정 트리를 생성하고, 이들의 예측 결과를 결합하여 더 강력하고 안정적인 예측을 수행합니다. 이 알고리즘에서 사용되는 두 가지 개념인 결정 트리와 앙상블 학습에 대해 간략하게 설명하고 넘어가도록 하겠습니다.

  • 결정 트리: 결정 트리는 랜덤 포레스트의 기본 요소로 데이터의 특성에 따라 의사 결정 규칙을 만드는 모델입니다.
  • 앙상블 학습: 앙상블 학습을 통해서 많은 결정 트리를 조합하여 다수결 투표나 평균 등을 통해 최종 예측을 수행합니다.

본격적인 설명에 앞서 다른 지도학습 알고리즘과의 차이점을 통해 랜덤 포레스트의 간략한 특징을 알아보도록 하겠습니다. 아마 알고리즘 과정을 이해하시는데 더 도움이 될 거에요! 이후 자세한 특징은 아래에서 설명하도록 하겠습니다.

vs 결정 트리: 결정 트리를 기반으로 작동한다는 공통점을 가지고 있지만, 랜덤 포레스트가 결정 트리보다 일반화 성능이 높고 과적합을 줄일 수 있습니다.

vs 서포트 벡터 머신: 랜덤 포레스트는 서포트 벡터 머신보다 복잡한 문제에서 더 좋은 성능을 보일 수 있습니다.

vs 로지스틱 회귀: 랜덤 포레스트는 로지스틱 회귀와 비교해 비선형 관계를 다룰 수 있는 능력이 뛰어납니다.

알고리즘 설명

과정

먼저, 랜덤 포레스트는 부트스트랩 샘플링(Bootstrap Sampling)을 사용하여 각 결정 트리를 구성합니다.

부트스트랩 샘플링은 원본 데이터에서 중복을 허용하여 무작위로 샘플을 선택하는 방식으로, 각 트리의 학습 데이터를 구성합니다. 이를 통해 서로 다른 데이터 샘플로 다양한 결정 트리를 생성하게 됩니다.

둘째로, 각 결정 트리는 입력 변수의 일부만을 고려하여 분할 기준을 선택합니다.

이를 무작위로 선택하는 특징이 있어서 랜덤 포레스트라고 불립니다. 이러한 무작위 선택은 모델의 다양성을 증가시키고, 트리들 간의 상관관계를 줄여 과적합을 방지하는 효과를 가져옵니다.

마지막으로, 랜덤 포레스트는 각 결정 트리의 예측 결과를 결합하여 최종 예측을 수행합니다.

분류 문제의 경우 투표(majority voting) 방식을 사용하여 다수결에 따라 클래스를 할당하고, 회귀 문제의 경우 평균을 취하여 예측 값을 계산합니다.

이를 통해 다수의 결정 트리의 예측을 종합하여 보다 정확하고 안정적인 예측을 이끌어냅니다.

알고리즘 과정 도식화 (출처: 네이버 블로그)

알고리즘 최적화 방법

랜덤포레스트 알고리즘을 최적화하기 위한 방법에는 여러 가지가 있습니다.

먼저, 결정 트리 개수를 조정하는 방법입니다.

랜덤 포레스트에서 사용할 결정 트리의 개수를 조정하여 모델의 성능과 계산 속도를 조절할 수 있습니다.

두 번째 방법은 특성 선택 비율을 설정하는 것입니다.

이 알고리즘은 각 결정 트리의 분기에 사용될 특성을 랜덤하게 선택합니다. 이 비율을 조정하여 모델의 다양성과 성능을 조절할 수 있습니다.

세 번째 방법으로는 부트스트래핑 샘플링이 있습니다.

이 알고리즘은 각 결정 트리에 사용될 데이터를 랜덤하게 선택합니다. 이때 중복을 허용한 샘플링인 부트스트래핑을 사용하여 데이터의 다양성을 확보할 수 있습니다.

마지막으로는 하이퍼파라미터를 조정하는 것입니다.

이 모델의 성능을 높이기 위해 결정 트리 개수, 특성 선택 비율, 최대 트리 깊이 등의 하이퍼파라미터를 조정합니다.

특징

랜덤 포레스트의 장점과 단점에 대해서 설명하겠습니다.

먼저 장점으로는, 과적합에 강하며 일반화 성능이 높습니다. 또한, 변수의 중요도를 추정할 수 있어 변수 선택에 도움이 됩니다. 대용량 데이터에 대해서도 효과적으로 학습할 수 있고, 병렬 처리가 가능하여 속도도 빠릅니다.

단점으로는 결정 트리의 특성상 해석력이 떨어질 수 있으며, 트리의 개수나 트리의 깊이 등의 하이퍼파라미터를 조절해야 합니다. 또한, 데이터가 불균형하거나 범주형 변수의 클래스가 많은 경우에는 성능이 저하될 수 있습니다.

해당 알고리즘은 신뢰성이 높고 강력한 예측 모델로 인정받고 있으며, 다양한 분야에 적용됩니다. 아래는 각 분야에서 이 알고리즘이 사용되는 예시입니다.

  • 의료 분야: 환자 데이터를 기반으로 질병 분류와 예측을 수행합니다.
  • 금융 분야: 신용 평가, 사기 탐지 등에 활용됩니다.
  • 마케팅 분야: 고객 분류, 세그멘테이션 등에 활용됩니다.
  • 생물 정보학: 유전자 분석, 단백질 구조 예측 등에 활용됩니다.

정리

랜덤 포레스트는 앙상블 학습 알고리즘으로, 분류와 회귀 작업에 효과적으로 사용됩니다. 결정 트리의 조합을 통해 높은 성능과 과적합 방지를 달성할 수 있으며, 대용량 데이터 셋에서도 효율적으로 작동합니다. 이 알고리즘의 장점과 단점을 고려하여 적절한 최적화 방법을 선택하고 다양한 분야에서 응용할 수 있습니다.

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