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..
