랜덤 포레스트로 예측 정확도 높이기
랜덤 포레스트는 여러 개의 결정 트리를 결합하여 예측의 정확도를 높이는 강력한 머신러닝 알고리즘입니다. 이 기법은 특히 분류 문제에 효과적이며, 각 트리의 예측 결과를 평균화하여 최종 결정을 내립니다. 랜덤 포레스트는 과적합(overfitting)의 위험을 낮추고, 더 나은 일반화 성능을 보여줍니다. 또한, 변수 중요도를 평가하는 기능이 있어 데이터 분석에 유용합니다. 이러한 특성 덕분에 랜덤 포레스트는 실무에서도 널리 활용되고 있습니다.