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랜덤포레스트 (Random Forest) #

랜덤포레스트(Random Forest)는 여러 개의 의사결정나무를 조합하여 예측 성능을 향상시키는 앙상블(Ensemble) 학습 기법이다. 배깅(Bagging)과 무작위 특성 선택을 결합하여 개별 의사결정나무의 단점을 보완하고, 더 안정적이고 정확한 예측을 제공한다.

랜덤포레스트 이름의 의미 #

“랜덤포레스트"라는 이름은 두 가지 핵심 개념에서 유래되었다:

1. 포레스트(Forest, 숲): 여러 개의 의사결정나무(Decision Tree)들이 모여 하나의 “숲"을 이룬다는 의미이다. 하나의 나무가 아닌 많은 나무들이 함께 작동하여 더 강력한 예측력을 만들어낸다.

2. 랜덤(Random, 무작위): 각 나무를 학습할 때 두 가지 무작위성을 도입한다: