랜덤 포레스트의 개요 및 실습 배깅 Bagging: 같은 알고리즘으로 여러 개의 분류기를 만들어서 보팅으로 최종 결정하는 알고리즘- 배깅의 대표적인 알고리즘 : 랜덤 포레스트 랜덤 포레스트 : 여러 개의 결정 트리 분류기가 전체 데이터에서 배깅 방식으로 각자의 데이터를 샘플링해 개별적으로 학습을 수행한 뒤 최종적으로 모든 분류기가 보팅을 통해 예측 결정하는 것 - 개별적인 분류기의 기반 알고리즘 : 결정트리 - 개별 트리가 학습하는 데이터 세트는 전체 데이터에서 일부가 중첩되게 샘플링된 데이터 세트 - 랜덤 포레스트의 서브세트 Subset 데이터는 이러한 부트 스트래핑으로 데이터가 만들어진다.부트 스트래핑 (bootstrapping) 분할 방식 : 여러 개의 데이터 세트를 중첩되게 분리하는 것 (배깅 ..
