Random Forest

Random Forest는 다재다능하고 강력한 지도 학습 알고리즘으로, 머신 러닝(ML)에서 분류 및 회귀 작업 모두에 사용됩니다. 일종의 앙상블 방법으로서, 학습 과정에서 다수의 의사 결정 트리를 구성하여 작동합니다. 분류 작업의 경우 최종 출력은 가장 많은 트리가 선택한 클래스이고, 회귀 작업의 경우 개별 트리의 평균 예측값입니다. 여러 모델을 결합하는 이러한 접근 방식은 예측 정확도를 향상시키고 과적합을 제어하는 데 도움이 되어 단일 의사 결정 트리보다 더 강력합니다.

랜덤 포레스트 작동 방식

Random Forest의 핵심 아이디어는 무작위성을 도입하여 상관 관계가 없는 의사 결정 트리 '숲'을 구축하는 것입니다. 이 무작위성은 두 가지 주요 방식으로 주입됩니다.

1. Bootstrap Aggregating (Bagging): 숲의 각 개별 트리는 학습 데이터의 서로 다른 임의 샘플에서 학습됩니다. 이 샘플링은 복원 추출 방식으로 수행되므로 일부 데이터 포인트는 단일 샘플에서 여러 번 사용될 수 있지만 다른 데이터 포인트는 전혀 사용되지 않을 수 있습니다. 이 기술은 공식적으로 bootstrap aggregating으로 알려져 있습니다.
2. 특성 무작위성: 의사 결정 트리에서 노드를 분할할 때 알고리즘은 모든 특성 중에서 최적의 분할을 검색하지 않습니다. 대신, 특성의 임의 하위 집합을 선택하고 해당 하위 집합 내에서만 최적의 분할을 찾습니다. 이렇게 하면 트리가 다양해지고 몇 가지 강력한 특성이 모든 트리를 지배하는 것을 방지할 수 있습니다.

이러한 다양한 트리의 예측을 결합함으로써 모델은 분산을 줄이고 일반적으로 단일 트리가 자체적으로 달성할 수 있는 것보다 더 나은 성능을 달성합니다. 이 알고리즘은 Leo Breiman과 Adele Cutler가 개발했으며 많은 데이터 과학자에게 필수 도구가 되었습니다.

실제 애플리케이션

Random Forest는 단순성과 효과성으로 인해, 특히 테이블 형식 또는 구조화된 데이터에서 많은 산업 분야에서 널리 사용됩니다.

• 금융 서비스: 은행 및 금융 기관은 신용 위험 평가를 위해 Random Forest 모델을 사용합니다. 소득, 대출 이력 및 연령과 같은 고객 데이터를 분석하여 모델은 고객이 대출을 불이행할 가능성을 예측할 수 있습니다. 또한 사기 신용 카드 거래를 탐지하기 위한 금융 분야의 AI의 핵심 도구이기도 합니다.
• 헬스케어: 의료 분야에서 Random Forest는 질병 진단 및 환자 위험 계층화에 사용될 수 있습니다. 예를 들어, 환자 기록 및 증상을 분석하여 환자가 특정 질병을 앓고 있는지 예측하여 의사가 보다 정확한 진단을 내릴 수 있도록 지원합니다. 헬스케어 AI 개요에서 유사한 응용 프로그램에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다.
• E-커머스: 온라인 소매업체는 Random Forest를 사용하여 검색 기록, 구매 패턴 및 기타 사용자 행동을 기반으로 사용자에게 제품을 추천하는 추천 시스템을 구축합니다.

다른 모델과의 관계

Random Forest가 AI 환경의 다른 모델과 어떻게 관련되는지 이해하는 것이 중요합니다.

• 의사 결정 트리(Decision Trees): 랜덤 포레스트는 근본적으로 의사 결정 트리의 앙상블입니다. 단일 의사 결정 트리는 해석하기 쉽지만 학습 데이터에 과적합되기 쉽습니다. 랜덤 포레스트는 여러 트리의 결과를 평균화하여 이러한 제한 사항을 극복하고 보다 일반화된 모델을 만듭니다.
• 부스팅 알고리즘: Random Forest와 마찬가지로 XGBoost 및 LightGBM과 같은 알고리즘도 의사 결정 트리를 기반으로 하는 앙상블 방법입니다. 그러나 이들은 부스팅이라는 다른 전략을 사용하는데, 여기서 트리는 순차적으로 구축되며 각 새 트리는 이전 트리의 오류를 수정하려고 시도합니다. 대조적으로 Random Forest는 트리를 독립적으로 병렬로 구축합니다.
• 딥 러닝 모델(Deep Learning Models): 랜덤 포레스트는 구조화된 데이터가 있는 문제에 매우 효과적입니다. 그러나 이미지 및 텍스트와 같은 구조화되지 않은 데이터의 경우 CNN(Convolutional Neural Networks) 또는 ViT(Vision Transformers)와 같은 딥 러닝 모델이 훨씬 더 우수합니다. 컴퓨터 비전에서 객체 감지 또는 인스턴스 분할과 같은 작업은 Ultralytics YOLO11과 같은 특수 아키텍처로 가장 잘 처리됩니다.

기술 및 도구

여러 인기 있는 머신러닝 라이브러리에서 Random Forest 알고리즘을 구현하여 제공합니다. 널리 사용되는 Python 라이브러리인 Scikit-learn은 하이퍼파라미터 튜닝 옵션을 통해 포괄적인 Random Forest 구현을 제공합니다. 이는 많은 기존 ML 작업에 강력하지만, 최첨단 컴퓨터 비전 애플리케이션의 경우 MLOps 라이프사이클을 지원하는 특수 아키텍처 및 플랫폼이 필요한 경우가 많습니다. 실제 비전 AI 문제를 해결하기 위해 YOLO 모델을 활용하는 다양한 Ultralytics 솔루션을 살펴보세요.