파이썬 머신러닝 시리즈 6편: 랜덤 포레스트

 

파이썬 머신러닝 시리즈 6편: 랜덤 포레스트

이번 "파이썬 머신러닝 시리즈"의 여섯 번째 편에서는 랜덤 포레스트에 대해 알아보겠습니다. 랜덤 포레스트는 결정 트리의 오버피팅 문제를 해결하는 효과적인 방법 중 하나입니다.

랜덤 포레스트의 기본 이론

랜덤 포레스트는 여러 개의 결정 트리를 생성하고, 그 결과를 종합해 최종 예측을 하는 알고리즘입니다. 각각의 트리는 부트스트랩 샘플링(데이터를 임의로 추출)을 통해 만들어집니다. 트리 생성 시 변수를 무작위로 선택하는 과정을 포함하여 트리들이 서로 독립적으로 구성됩니다. 이는 결정 트리의 과적합 문제를 효과적으로 해결합니다.

랜덤 포레스트의 장단점

랜덤 포레스트의 가장 큰 장점 중 하나는 과적합을 방지하는 데 있습니다. 여러 개의 결정 트리를 사용하여 각 트리의 예측을 평균 내어 최종 예측을 결정함으로써, 단일 결정 트리에서 발생할 수 있는 과적합 문제를 해결합니다. 또한 랜덤 포레스트는 feature importance를 제공하여 어떤 변수가 예측에 가장 큰 영향을 미치는지 알 수 있습니다.

그러나 랜덤 포레스트도 완벽하지 않습니다. 먼저, 큰 데이터셋에 적용할 때는 학습 시간이 오래 걸릴 수 있습니다. 또한, 최적의 결과를 얻기 위해서는 여러 하이퍼파라미터를 조정해야 하는데, 이 과정은 상당한 시간과 노력이 필요합니다. 마지막으로, 랜덤 포레스트는 해석이 어려운 편입니다. 즉, 예측이 어떻게 이루어지는지에 대한 내부 로직을 이해하기 어렵습니다.

랜덤 포레스트의 실제 적용

랜덤 포레스트는 다양한 분야에서 활용됩니다. 예를 들어, 의료 분야에서는 환자의 증상 데이터를 바탕으로 질병을 예측하거나, 금융 분야에서는 고객의 결제 이력 데이터를 바탕으로 대출 위험도를 평가하는데 사용됩니다.

파이썬을 이용한 랜덤 포레스트 학습

파이썬에서는 scikit-learn 라이브러리를 이용해 랜덤 포레스트 모델을 쉽게 학습하고 예측을 수행할 수 있습니다. 아래는 붓꽃 데이터셋에 랜덤 포레스트를 적용하는 예제 코드입니다.

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import metrics

iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

model = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
model.fit(X_train, y_train)

y_pred = model.predict(X_test)
print('Accuracy:', metrics.accuracy_score(y_test, y_pred))

이 코드는 먼저 필요한 라이브러리와 데이터를 불러옵니다. 그리고 학습 데이터와 테스트 데이터를 분리합니다. 이후 RandomForestClassifier 모델을 생성하고, 학습 데이터로 학습을 진행합니다. 그리고 테스트 데이터로 예측을 수행하고, 예측의 정확도를 출력합니다.

마치며

랜덤 포레스트는 다양한 분야에서 활용되며, 특히, 여러 가지 의사 결정을 고려해야 하는 상황에서 매우 유용합니다. 이번 시간에는 랜덤 포레스트의 기본 이론부터 실제 적용까지 알아보았습니다. 다음 시간에는 또 다른 알고리즘에 대해 알아보도록 하겠습니다. 기대해 주세요!