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랜덤 포레스트(Random Forest)는 여러 개의 의사결정나무(decisoin trees)를 무작위로 만들어서 각 나무의 의견(결과값)을 모아 더 강하고 안정적인 예측 모델을 만드는 머신러닝 알고리즘입니다. 여러 개의 약한 모델을 만들어서 투표하고 평균을 내서 하나의 강한 모델로 만드는 앙상블 학습(Ensemble Learning) 기법으로서 지도학습에 주로 사용되며, scikit-learn 같은 라이브러리에서 쉽게 구현할 수 있습니다. *의사결정나무(decisoin trees)에 대해 잘 모르신다면, 아래 링크에서 읽어보고 오시길 추천합니다.👉 머신러닝의 기초: 의사결정나무(Decision Tree) 설명 바로가기 Random; 무작위 선택의사결정나무 하나만으로는 훈련 데이터에 과하게 맞춰지..

의사결정나무(Decision Tree)의사결정 나무(Decision Tree)는 ML에서 사용되는 기본적인 알고리즘으로, 데이터를 분류하거나 예측하기 위해 트리 구조를 활용합니다. 마치 flowchart(흐름도)처럼 질문을 통해 데이터를 나누어 결정을 내리는 방식으로 작동하며, 초보자도 이해하기 쉽고 해석이 직관적입니다.의사결정 나무는 ML의 기초를 형성하며, 랜덤 포레스트 등 복잡한 AI 모델의 기반이 되고, 실무에서 데이터 기반 의사결정을 빠르게 지원하기 때문에 아주 중요한 개념입니다. 핵심 개념루트 노드(Root Node)트리의 시작점으로, 전체 데이터를 대표하며 첫 번째 분기 기준을 선택합니다.분기(Branching)각 노드에서 데이터를 조건에 따라 나누는 과정으로, 불순도(Impurity)를 최..