랜덤 포레스트

랜덤 포레스트는 머신 러닝(ML)에서 분류와 회귀 작업에 모두 사용되는 다재다능하고 강력한 지도 학습 알고리즘입니다. 앙상블 방식의 일종으로, 훈련 과정에서 다수의 의사 결정 트리를 구성하여 작동합니다. 분류 작업의 경우 최종 출력은 가장 많은 트리가 선택한 클래스이며, 회귀 작업의 경우 개별 트리의 평균 예측입니다. 여러 모델을 결합하는 이 접근 방식은 예측 정확도를 높이고 과적합을 제어하여 단일 의사 결정 트리보다 더 강력하게 만듭니다.

랜덤 포레스트 작동 방식

랜덤 포레스트의 핵심 아이디어는 무작위성을 도입하여 상호 연관성이 없는 의사 결정 트리의 '숲'을 구축하는 것입니다. 이 무작위성은 크게 두 가지 방식으로 주입됩니다:

1. 부트스트랩 집계(배깅): 포리스트의 각 개별 트리는 서로 다른 무작위 훈련 데이터 샘플로 훈련됩니다. 이 샘플링은 교체 방식으로 이루어지므로 단일 샘플에서 일부 데이터 포인트는 여러 번 사용될 수 있고 다른 데이터 포인트는 전혀 사용되지 않을 수도 있습니다. 이 기법을 공식적으로 부트스트랩 집계라고 합니다.
2. 특징 무작위성: 의사 결정 트리에서 노드를 분할할 때 알고리즘은 모든 피처 중에서 최적의 분할을 검색하지 않습니다. 대신 무작위로 피처의 하위 집합을 선택하고 해당 하위 집합 내에서만 최적의 분할을 찾습니다. 이렇게 하면 트리가 다양해지고 몇 가지 강력한 특징이 모든 트리를 지배하는 것을 방지할 수 있습니다.

이 모델은 이러한 다양한 트리의 예측을 결합함으로써 편차를 줄이고 일반적으로 단일 트리가 단독으로 수행할 수 있는 것보다 더 나은 성능을 달성합니다. 이 알고리즘은 레오 브레이만과 아델 커틀러가 개발했으며, 많은 데이터 과학자들이 즐겨 사용하는 도구가 되었습니다.

실제 애플리케이션

랜덤 포레스트는 특히 표 형식 또는 구조화된 데이터에 대한 단순성과 효율성으로 인해 많은 산업 분야에서 널리 사용되고 있습니다.

• 금융 서비스: 은행과 금융 기관은 신용 위험 평가에 랜덤 포레스트 모델을 사용합니다. 이 모델은 소득, 대출 내역, 연령 등의 고객 데이터를 분석하여 고객의 대출 채무 불이행 가능성을 예측할 수 있습니다. 또한 신용카드 사기 거래를 탐지하기 위한 금융 분야 AI의 핵심 도구이기도 합니다.
• 헬스케어: 의료 분야에서 랜덤 포레스트는 질병 진단과 환자 위험도 계층화에 사용될 수 있습니다. 예를 들어, 환자 기록과 증상을 분석하여 환자가 특정 질병에 걸렸는지 여부를 예측함으로써 의사가 보다 정확한 진단을 내리는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이와 유사한 애플리케이션에 대한 자세한 내용은 의료 분야에서의 AI 개요에서 확인할 수 있습니다.
• 전자상거래: 온라인 소매업체는 랜덤 포레스트를 사용하여 검색 기록, 구매 패턴 및 기타 사용자 행동을 기반으로 사용자에게 상품을 제안하는 추천 시스템을 구축합니다.

다른 모델과의 관계

랜덤 포레스트가 AI 환경의 다른 모델과 어떻게 관련되어 있는지 이해하는 것이 중요합니다.

• 의사 결정 트리: 랜덤 포레스트는 기본적으로 의사 결정 트리의 앙상블입니다. 단일 의사 결정 트리는 해석이 간단하지만 학습 데이터를 과적합하기 쉽습니다. 랜덤 포레스트는 여러 트리의 결과를 평균화하여 보다 일반화된 모델을 생성함으로써 이러한 한계를 극복합니다.
• 부스팅 알고리즘: 랜덤 포레스트와 마찬가지로 XGBoost 및 LightGBM과 같은 알고리즘도 의사 결정 트리에 기반한 앙상블 방식입니다. 그러나 이들은 부스팅이라는 다른 전략을 사용하여 트리를 순차적으로 구축하고 새로운 트리가 이전 트리의 오류를 수정하려고 시도합니다. 이와 대조적으로 랜덤 포레스트는 트리를 독립적으로 병렬로 구축합니다.
• 딥 러닝 모델: 랜덤 포레스트는 정형 데이터 문제에 매우 효과적입니다. 하지만 이미지나 텍스트와 같은 비정형 데이터의 경우, CNN(Convolutional Neural Networks) 또는 ViT(Vision Transformers) 와 같은 딥 러닝 모델이 훨씬 더 우수합니다. 컴퓨터 비전에서 객체 감지나 인스턴스 세분화와 같은 작업은 Ultralytics YOLO11과 같은 전문 아키텍처가 가장 잘 처리합니다.

기술 및 도구

여러 유명 머신 러닝 라이브러리에서 랜덤 포레스트 알고리즘 구현을 제공합니다. 널리 사용되는 Python 라이브러리인 Scikit-learn은 하이퍼파라미터 튜닝 옵션과 함께 포괄적인 랜덤 포리스트 구현을 제공합니다. 많은 기존 ML 작업에는 강력하지만, 최첨단 컴퓨터 비전 애플리케이션의 경우 MLOps 수명 주기를 지원하는 특수 아키텍처와 플랫폼이 필요한 경우가 많습니다. 실제 비전 AI 문제에 YOLO 모델을 활용하는 다양한 울트라리틱스 솔루션을 살펴보세요.