랜덤 포레스트(Random Forest)란?
**랜덤 포레스트(Random Forest)**는 앙상블 학습(Ensemble Learning) 기법 중 하나로, 여러 개의 **의사결정나무(Decision Trees)**를 조합하여 예측 성능을 개선하는 모델입니다. 랜덤 포레스트는 다양한 개별 의사결정나무를 활용해 예측을 수행하고, 이를 바탕으로 더 정확하고 안정적인 예측을 도출합니다. 주로 **분류(Classification)**와 회귀(Regression) 문제에 널리 사용됩니다.
1. 개념 및 구조
랜덤 포레스트는 "여러 개의 의사결정나무를 만들고, 그 결과를 집합적으로 활용하여 예측하는" 방식을 사용합니다. 각 의사결정나무는 배깅(Bagging, Bootstrap Aggregating) 기법을 통해 학습되며, 그 예측 결과는 다수결 투표(Majority Voting) 또는 **평균값(Averaging)**을 통해 최종 결과를 도출합니다.
- 배깅(Bagging): 훈련 데이터셋에서 중복을 허용해 샘플을 여러 번 뽑아 각 의사결정나무를 학습시키는 방법입니다.
- 특성의 무작위성(Random Subspace): 각 의사결정나무를 학습할 때, 특정 특성(feature)을 무작위로 선택하여 이를 기반으로 트리를 생성합니다. 이렇게 함으로써 각 트리의 상호 의존성을 줄이고, 모델의 다양성을 높입니다.
랜덤 포레스트의 기본 구조:
- 여러 개의 의사결정나무: 여러 개의 독립적인 의사결정나무를 학습시켜 예측.
- 배깅(Bagging): 학습 데이터에서 중복을 허용하여 샘플을 무작위로 추출하고 이를 기반으로 트리 학습.
- 무작위 특성 선택: 각 트리 학습 시, 가능한 특성 중 일부만 무작위로 선택하여 트리를 구성.
2. 작동 원리
랜덤 포레스트는 기본적으로 두 가지 무작위성을 적용하여 학습을 진행합니다. 이 두 가지 무작위성은 모델의 과적합을 줄이고, 예측 성능을 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다.
1. 배깅(Bagging)
- 원본 학습 데이터에서 중복을 허용한 샘플링(즉, 부트스트랩 샘플링)을 통해 각 트리를 학습시킵니다. 이렇게 함으로써 각 트리가 고유한 데이터를 기반으로 학습하게 되어, 트리들이 서로 독립적인 예측을 하게 됩니다.
2. 특성의 무작위 선택
- 각 의사결정나무가 분할을 할 때, 전체 특성 중 무작위로 일부만 선택하여 그중 가장 좋은 특성을 기준으로 분할을 수행합니다. 이는 트리들이 서로 다른 특성에 따라 분할을 진행하게 만들어 모델의 다양성을 증가시키고, 상호 의존성을 줄여줍니다.
3. 앙상블 예측
- 분류 문제에서는 각 트리의 예측 결과를 다수결을 통해 최종 예측을 결정합니다.
- 회귀 문제에서는 각 트리의 예측 결과를 평균하여 최종 예측 값을 도출합니다.
3. 장점
랜덤 포레스트는 여러 면에서 뛰어난 성능을 보이며, 다음과 같은 장점이 있습니다.
- 과적합 방지: 랜덤 포레스트는 여러 개의 의사결정나무를 사용하고, 데이터와 특성의 무작위성을 도입하여 과적합을 방지합니다. 개별 트리가 과적합되더라도, 다수의 트리 결과가 이를 보완합니다.
- 높은 예측 성능: 다양한 트리들이 결합되므로, 예측 성능이 뛰어나며 복잡한 데이터셋에서 좋은 결과를 도출합니다.
- 해석 용이: 각 의사결정나무는 독립적으로 해석이 가능하며, 모델 전체의 특성 중요도를 평가할 수 있습니다. 이는 특성 선택에 유용합니다.
- 다양한 데이터 처리 가능: 선형/비선형 관계를 모두 잘 처리할 수 있고, 결측치 처리 및 이상치에도 강건한 특성을 가집니다.
- 병렬 처리 가능: 트리들을 독립적으로 학습시키므로 병렬 처리가 용이하여 학습 속도가 빠릅니다.
4. 단점
랜덤 포레스트에도 몇 가지 단점이 존재합니다.
- 해석 어려움: 개별 트리는 해석이 가능하지만, 전체 모델에 대한 해석은 어려운 편입니다. 많은 트리가 결합되어 있으므로, 모델을 완전히 해석하기가 힘듭니다.
- 모델 크기: 트리가 많기 때문에 모델 크기가 커질 수 있으며, 메모리 소비가 증가합니다. 이는 실시간 예측에서는 불편함을 초래할 수 있습니다.
- 느린 예측: 훈련이 빠르지만, 예측 시에는 각 트리의 예측 결과를 종합해야 하므로 다소 시간이 소요될 수 있습니다.
5. 하이퍼파라미터
랜덤 포레스트의 성능을 최적화하기 위해 조정할 수 있는 주요 하이퍼파라미터는 다음과 같습니다:
- n_estimators: 랜덤 포레스트에서 사용할 트리의 수.
- max_features: 각 트리에서 분할에 사용할 특성의 최대 개수.
- max_depth: 각 트리의 최대 깊이.
- min_samples_split: 노드를 분할하는 데 필요한 최소 샘플 수.
- min_samples_leaf: 리프 노드에 있어야 하는 최소 샘플 수.
- bootstrap: 샘플링 방식, 부트스트랩 샘플링을 사용할지 여부 (True/False).
- oob_score: OOB(out-of-bag) 샘플을 사용하여 모델 성능을 평가하는 지표.
6. 활용 사례
랜덤 포레스트는 여러 분야에서 널리 사용됩니다.
- 의료 분야: 질병 예측 및 분류 (예: 암 종류 예측).
- 금융 분야: 신용 점수 예측, 사기 탐지.
- 마케팅 분야: 고객 세분화, 타겟 마케팅.
- 기계 학습 및 데이터 분석: 회귀 및 분류 문제 해결, 특성 선택.
7. 예시
분류 예시
- 데이터: 고객의 나이, 소득, 결혼 여부 등을 포함한 데이터셋.
- 목표: 고객이 특정 상품을 구매할 확률 예측.
랜덤 포레스트는 여러 개의 의사결정나무를 사용하여 각 트리가 예측하는 결과를 집합적으로 종합합니다. 예를 들어, 100개의 트리가 "구매할 확률"을 예측한 후, 다수결로 최종 예측을 결정합니다.
랜덤 포레스트는 강력한 예측 모델로, 여러 개의 의사결정나무를 조합하여 예측 성능을 극대화하고, 과적합을 방지하며 데이터의 복잡한 패턴을 잘 학습하는 모델입니다. 트리 기반 모델의 장점을 그대로 취하면서도, 각 트리의 상호 의존성을 줄여 모델의 성능을 크게 개선할 수 있습니다. 다만, 해석 용이성 부족과 모델 크기 및 예측 속도 등의 단점도 존재하므로, 문제의 성격에 맞춰 적절히 사용해야 합니다.