[빅데이터분석] 랜덤 포레스트(Random Forest) 분석

 

 

1. 개요

 

머신러닝 알고리즘 중, 비교적 쉽고 효과적인 방법 중 하나는 '랜덤 포레스트(Random Forest)'입니다. 랜덤 포레스트는 의사결정트리를 기반으로 한 앙상블 기법입니다. 이번 포스팅에서는 랜덤 포레스트의 개념부터 알고리즘, 분석 절차, 실제 적용 사례, 그리고 파이썬을 이용한 간단한 구현까지 살펴보겠습니다.

 

2. 랜덤 포레스트 개념

 

랜덤포레스트 모델

 

랜덤 포레스트는 여러 개의 의사결정트리를 조합하여 결과를 도출하는 앙상블 기법 중 하나입니다. '포레스트'라는 이름에서 알 수 있듯이, 여러 개의 트리('나무')들이 모여 '숲'을 이루는 모습을 상상하면 됩니다.

이 알고리즘의 가장 큰 장점은 여러 개의 트리를 이용하므로써 단일 트리가 가질 수 있는 과적합 문제를 해결하고, 결과의 안정성을 높인다는 점입니다. 각 트리는 독립적으로 학습하며, 최종 예측은 이들 모든 트리의 예측을 종합하여 결정됩니다. 의사 결정 나무 분석에 대해 궁금하시면 아래 지난 포스팅을 참고 부탁드립니다.

 

[데이터분석] 의사결정트리 (Decision Tree) 분석

 

 

3. 랜덤포레스트 알고리즘

 

랜덤 포레스트는 다음과 같은 과정으로 학습합니다:

[Step 1] 부트스트랩 샘플 생성 - 데이터셋에서 랜덤하게 샘플을 추출하여 부트스트랩 샘플을 만듭니다. 이때 샘플은 중복 추출이 가능합니다.

[Step 2] 트리 생성 - 각 부트스트랩 샘플에 대해 의사결정나무를 학습합니다. 단, 노드를 분할할 때 모든 특성을 고려하는 것이 아니라 랜덤하게 선택한 일부 특성만을 고려합니다. 이는 트리 간의 상관관계를 줄이고, 모델의 다양성을 증가시키는 효과가 있습니다.

[Step 3] 예측 - 분류 문제의 경우 각 트리의 예측 중 가장 많이 나온 클래스를 최종 예측 결과로, 회귀 문제의 경우 각 트리의 예측을 평균하여 최종 예측 결과로 선택합니다.

 

4. 랜덤포레스트 분석 절차

 

랜덤 포레스트를 이용한 데이터 분석은 다음의 절차를 통해 수행합니다.

[Step 1] 문제 정의 - 어떤 목표를 달성하려는지 명확하게 정의합니다.
[Step 2] 데이터 수집 - 분석에 필요한 데이터를 수집합니다.
[Step 3] 데이터 전처리 - 결측치나 이상치를 처리하고, 필요한 경우 변수를 변환합니다.
[Step 4] 모델 학습 - 데이터를 훈련 세트와 테스트 세트로 분리한 후, 훈련 세트를 사용하여 랜덤 포레스트 모델을 학습시킵니다.
[Step 5] 모델 평가 - 테스트 세트를 사용하여 모델의 성능을 평가합니다.
[Step 6] 모델 개선 - 필요하다면 모델을 개선하거나 다른 알고리즘을 시도합니다.

 

5. 랜덤포레스트 적용 사례

 

랜덤 포레스트는 분류와 회귀 문제 모두에서 높은 성능을 보이며, 그 예로는 고객 이탈 예측, 재고량 예측, 질병 진단 등이 있습니다.

 

 

6. 랜덤포레스트 분석 예시 코드

 

다음은 Scikit-learn 라이브러리를 활용해 랜덤 포레스트 모델을 구현한 예시입니다.

 

 

7. 마치며

 

이상으로 랜덤 포레스트 분석에 대해 알아보았습니다. 랜덤 포레스트는 여러 개의 의사결정트리를 이용하여 앙상블 모델을 만드는 머신러닝 알고리즘입니다. 각 트리의 과적합 문제를 완화하면서도 뛰어난 예측 성능을 유지하는 랜덤 포레스트는 다양한 분야에서 널리 사용되고 있습니다.

특히, 랜덤 포레스트는 변수 중요도를 쉽게 파악할 수 있다는 점에서 데이터 분석가나 연구자들에게 많은 정보를 제공합니다. 이를 통해 모델이 어떤 변수를 중요하게 생각하는지, 어떤 변수가 예측에 큰 영향을 미치는지 등을 알아볼 수 있습니다.

 

랜덤 포레스트 분석 외에도 데이터 분석에 사용되는 주요 분석 알고리즘에 대해 정리한 아래 포스팅도 참고 부탁드립니다.

[데이터분석] 데이터분석에 사용되는 주요 분석 알고리즘

 

 

---

방문해주셔서 감사드립니다. 

이글이 도움이 되셨다면, 공감, 댓글, 구독 부탁드릴께요!