랜덤 포레스트

뜻풀이

쉬운 AI 사전

1. [명사] (학습) 의사결정나무를 여러 그루 기르고 그 나무들의 투표로 답을 정하는 방법. 나무 하나보다 실수가 적다.

실무 AI 사전

1. [명사] (학습) 튜닝을 많이 하지 않아도 성능이 안정적이라 표 데이터 분석에서 기본 비교 모델로 자주 쓴다. 피처 중요도를 뽑아 어떤 변수가 예측에 많이 쓰였는지 볼 수 있고, 나무를 병렬로 학습해 빠르다.

전문 AI 사전

1. [명사] (학습) 부트스트랩 표본마다 나무를 학습하고(배깅), 각 분할에서 무작위로 고른 일부 특징만 후보로 쓰는 앙상블 기법. 나무 간 상관을 낮춰 분산을 줄이며, 표본에서 빠진 OOB 데이터로 별도 검증 세트 없이 오차를 추정할 수 있다.

관용구/함께 쓰는 말

• OOB 점수 - 각 나무 학습에 쓰이지 않은 데이터로 잰 성능. 따로 검증 세트를 떼지 않고도 성능을 가늠할 수 있다.

쉬운 비유

한 명의 전문가 대신 서로 다른 자료를 본 수백 명에게 묻고 다수결로 정하는 것과 같다. 몇 명이 틀려도 전체 답은 잘 흔들리지 않는다.

예문

• 랜덤 포레스트로 기준선을 잡아 두고 XGBoost와 비교했다.
• 나무를 500그루로 늘려도 성능이 거의 그대로라 300그루로 줄였다.
• 랜덤 포레스트 피처 중요도에서 결제 수단이 상위에 올라왔다.

헷갈리는 용어 비교

그래디언트 부스팅

랜덤 포레스트는 나무들을 서로 독립적으로 동시에 길러 평균 낸다. 그래디언트 부스팅은 앞 나무가 틀린 부분을 다음 나무가 고치도록 차례로 길러, 대체로 성능은 더 높지만 튜닝에 민감하다.

맞춤법/표기법

바른 표기

랜덤 포레스트

주의할 표기

랜덤 포래스트렌덤 포레스트랜덤 포리스트

원어

random forest

다른 이름

무작위 숲, RF 모델

참고

외래어 표기법상 forest는 '포리스트'에 가깝지만 업계와 교재에서는 '포레스트'가 굳어졌다.

관련어