Random Forest

랜덤 포레스트는 강력하고 다재다능한 분류 및 회귀 작업 모두에 널리 사용되는 분류 및 회귀 작업 모두에 널리 사용됩니다. 이 알고리즘은 앙상블 방식으로 작동하며, 여러 개별 모델의 예측을 결합하여 여러 개별 모델의 예측을 결합하여 보다 정확한 단일 결과를 생성합니다. 구체적으로, 랜덤 포레스트는 다음을 구성합니다. 다수의 의사 결정 트리를 훈련 과정에서 다수의 의사 결정 트리를 구성하고 그 결과를 병합합니다. 분류 문제의 경우, 최종 예측은 일반적으로 다수의 트리가 선택한 클래스(모드)가 되며 회귀의 경우 개별 트리의 평균 예측이 최종 예측이 됩니다. 이 집계는 다음과 같은 위험을 크게 줄여줍니다. 훈련 데이터에 대한 과적합 훈련 데이터에 대한 과적합의 위험을 크게 줄입니다. 트리.

랜덤 포레스트 작동 방식

'숲'은 트리 구축과 무작위성을 조합하여 생성되며, 모델 간의 다양성을 보장하도록 설계되었습니다. 모델 간의 다양성을 보장하도록 설계되었습니다. 이 알고리즘은 높은 예측 정확도를 달성하기 위해 두 가지 주요 메커니즘에 의존합니다. 정확도:

• 부트스트랩 집계(배깅): 이 기법에는 교체 샘플링을 통해 원본 데이터 집합의 여러 하위 집합을 만드는 것이 포함됩니다. 포리스트의 각 의사 결정 트리는 서로 다른 무작위 샘플로 학습되므로 모델이 데이터의 다양한 관점에서 학습할 수 있습니다. 데이터의 다양한 관점에서 학습할 수 있습니다.
• 기능 무작위성: 트리를 구성하는 동안 노드를 분할할 때 노드를 분할할 때, 알고리즘은 사용 가능한 모든 변수가 아닌 무작위 하위 집합인 피처의 무작위 하위 집합만 고려합니다. 이렇게 하면 하나의 지배적인 특징이 모든 트리에 영향을 미치는 것을 방지하여 보다 강력한 모델인 모델 앙상블이라고 합니다.

실제 애플리케이션

대규모 데이터 세트를 처리하고 결측값을 관리할 수 있기 때문에 랜덤 포레스트는 전통적인 머신 러닝(ML)의 필수 요소입니다. 반면 이미지와 같은 비정형 데이터에는 딥 러닝(DL)이 선호되지만 이미지와 같은 비정형 데이터에 선호되는 반면, 랜덤 포레스트는 정형화된 표 형식의 데이터에 탁월한 성능을 발휘합니다.

• 금융 분야의 AI: 금융 기관은 신용 평가 및 사기 탐지를 위해 랜덤 포레스트를 활용합니다. 거래 내역과 고객 인구 통계를 분석하여 거래 내역 및 고객 인구 통계를 분석하여 사기 행위를 나타내는 패턴을 식별하거나 대출 불이행 가능성을 높은 정확도로 대출 불이행 가능성을 평가할 수 있습니다.
• 의료 분야의 AI: 의료 진단에서 알고리즘은 전자 건강 기록을 기반으로 환자의 결과와 질병 위험을 예측하는 데 도움이 됩니다. 기록을 기반으로 환자의 결과와 질병 위험을 예측하는 데 도움이 됩니다. 특징의 중요도를 평가하는 기능은 의사가 어떤 생물학적 마커가 진단에 가장 중요한지 이해하는 데 진단에 가장 중요한 생물학적 마커를 이해하는 데 도움이 됩니다.
• 농업에서의 AI: 농부 와 농업 경제학자들은 Random Forest를 사용해 토양 데이터와 과거 기상 패턴을 분석하여 작물 수확량을 예측하고 자원 배분을 최적화하여 더 스마트한 데이터 기반 농업 관행에 기여합니다.

다른 모델과의 비교

랜덤 포레스트가 AI 환경에서 어디에 적합한지 이해하면 작업에 적합한 도구를 선택하는 데 도움이 됩니다.

• 의사 결정 트리와 랜덤 포레스트 비교: A 단일 의사 결정 트리는 해석하기 쉽지만 편차가 큰 경향이 있습니다. 랜덤 포리스트는 테스트 데이터의 안정성과 일반화를 위해 안정성과 테스트 데이터에 대한 더 나은 일반화를 위해 일부 해석 가능성을 희생합니다.
• XGBoost 및 LightGBM: 이는 트리를 순차적으로 구축하는 '부스팅' 알고리즘으로, 새로운 트리마다 이전 트리의 오류를 수정하는 오류를 수정합니다. 이와 대조적으로 랜덤 포레스트는 트리를 병렬로 구축합니다. 부스팅은 종종 경쟁에서 약간 더 높은 성능을 달성하는 경우가 많지만, 튜닝하기가 더 어렵고 노이즈에 더 민감할 수 있습니다.
• 컴퓨터 비전(CV): 용 물체 감지와 같은 시각적 작업, 랜덤 Forest는 일반적으로 다음보다 성능이 뛰어납니다. 컨볼루션 신경망(CNN). 다음과 같은 최신 아키텍처는 YOLO11 와 같은 최신 아키텍처는 딥 러닝 을 활용하여 트리 기반 방법으로는 효과적으로 모델링할 수 없는 공간 계층 구조를 픽셀 단위로 캡처합니다.

구현 예시

다음과 같은 프레임워크는 ultralytics 딥러닝에 초점을 맞춘 랜덤 포레스트는 일반적으로 다음을 사용하여 구현됩니다. 를 사용하여 구현됩니다. Scikit-learn 라이브러리. 아래는 표준 구현 예시입니다. 이 유형의 모델은 때때로 후처리 파이프라인에서 다음을 classify 데 사용됩니다. 기능 벡터 비전 모델에 의해 추출됩니다.

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

# Generate synthetic structured data
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=10, random_state=42)

# Initialize Random Forest with 100 trees
rf_model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=5, random_state=42)

# Train the model on the data
rf_model.fit(X, y)

# Predict class for a new data point
print(f"Predicted Class: {rf_model.predict([[0.5] * 10])}")

랜덤 포레스트는 여전히 데이터 분석의 기본 도구로 데이터 분석의 기본 도구로 남아 있으며, 구조화된 데이터와 관련된 문제에 대해 균형 잡힌 성능과 그리고 구조화된 데이터와 관련된 문제에 대한 사용 편의성을 제공합니다. 복잡한 시각적 인식 작업으로 전환하는 개발자의 경우, 다음과 같은 신경망 및 플랫폼으로 전환하는 것은 Ultralytics YOLO 로 전환하는 것은 자연스러운 다음 단계입니다.