결정 트리와 랜덤 포레스트

결정 트리(Decision Tree)와 랜덤 포레스트(Random Forest)는 기계 학습에서 사용되는 강력한 알고리즘 중 두 가지입니다.

결정 트리 (Decision Tree):

특징:

1. 분류 및 회귀: 분류와 회귀 모두에 사용할 수 있는 다목적 알고리즘입니다.
2. 트리 구조: 의사 결정을 트리 구조로 나타냅니다. 각 노드는 특정 특성을 기준으로 데이터를 분할합니다.
3. 간단하고 해석하기 쉬움: 시각적으로 표현하기 용이하며, 의사 결정 과정을 이해하기 쉽습니다.
4. 과적합 경향: 트리의 깊이가 깊어지면 과적합이 발생할 수 있습니다.

사용 예:

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# 모델 생성
dt_model = DecisionTreeClassifier()

# 모델 훈련
dt_model.fit(X_train, y_train)

# 예측
y_pred_dt = dt_model.predict(X_test)

랜덤 포레스트 (Random Forest):

특징:

1. 앙상블 학습: 여러 결정 트리를 조합하여 안정적이고 강력한 모델을 형성합니다.
2. 랜덤성 적용: 각 트리에 랜덤성을 부여하여 다양성을 증가시키고 과적합을 줄입니다.
3. 고차원 데이터 처리: 다양한 특성 및 데이터에 대해 효과적으로 작동합니다.
4. 안정성: 일반적으로 단일 결정 트리보다 안정적이며 높은 정확도를 제공합니다.

사용 예:

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# 모델 생성
rf_model = RandomForestClassifier()

# 모델 훈련
rf_model.fit(X_train, y_train)

# 예측
y_pred_rf = rf_model.predict(X_test)

주요 차이점:

• 구조: 결정 트리는 단일 트리 구조를 가지지만, 랜덤 포레스트는 여러 트리를 조합한 앙상블 구조를 가집니다.
• 랜덤성: 랜덤 포레스트는 각 트리에 랜덤성을 부여하여 다양성을 증가시킵니다.
• 과적합 감소: 랜덤 포레스트는 다양한 트리를 조합하므로 단일 결정 트리보다 과적합 경향이 줄어듭니다.

랜덤 포레스트는 많은 경우에서 뛰어난 성능과 안정성을 제공하므로, 데이터셋이 크고 다양한 경우에 특히 효과적입니다.