이번 블로그에서는 결정트리모델의 단점인 과적합문제를 보완하고 머신러닝에서 분류문제를 풀때 가장 많이 사용되는 랜덤포레스트모델(Random Forest Model)에 대해서 알아보도록 하겠습니다~! 랜덤포레스트 모델은 결정나무를 기본 모델로 사용하는 앙상블(Ensemble) 방법입니다. 다시 말해서 결정나무(Decision Tree)를 여러개 만들어서 그 결과들을 종합적으로 고려하여 결론을 도출하는 방법입니다. 예를 들어 집단지성을 통해서 결론을 도출할 때 한쪽에 치우치지 않은 더 좋은 결론을 도출해낼 수 있는 것과 비슷한 원리라고 생각하면 될 것 같습니다. 앙상블(Ensemble) 방법이란? 강력한 하나의 모델을 사용하는 대신 보다 약한 여러개의 모델을 조합하여 더 정확한 예측을 해주는 방법..
