ensemble1 RandomForest Random Forest는 분류, 회귀 분석 등에 사용되는 앙상블 학습 방법의 일종으로, 훈련 과정에서 구성한 다수의 결정 트리로부터 부류(분류) 또는 평균 예측치(회귀 분석)를 출력함으로써 동작한다. Random Forest 진행 과정 훈련 단계 훈련 단계에서는 종단 노드에 대한 매개변수와 내부 노드와 관련된 노드 분할 함수(split function)의 매개변수를 최적화하는 작업이 진행된다. 데이터 포인트의 훈련 집합 및 실제 데이터 레이블(ground truth label)이 주어졌을 때, 트리의 매개변수는 정의한 목적 함수를 최소화 하도록 선택된다. 트리의 성장을 언제 멈출지 결정하기 위해 미리 정의된 여러가지 멈춤 조건이 적용된다. T개의 트리로 구성된 하나의 포레스트의 경우, 일반적으로 훈련 .. 2022. 1. 6. 이전 1 다음
