인프런 커뮤니티 질문&답변
작성한 질문수
답변 2
0
0
안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. shs4166님.
작업형 문제를 랜덤포레스트 한 가지 방법으로 풀고자 하시는 것에 대해 질문을 주셨군요. 랜덤포레스트(RandomForest)는 분류와 회귀 모두에 뛰어난 성능을 발휘하는 알고리즘으로, 데이터 전처리가 잘 되어 있고, 문제에 적합하다면 한 가지 방법으로만 적용하여도 충분히 성능이 나올 수 있습니다.
랜덤포레스트를 사용하는 이유:
- 안정성: 여러 결정 트리를 결합하여 예측의 정확도를 높이고 과적합 문제를 줄여줍니다.
- 변수 선택 자동화: 랜덤포레스트는 중요 변수를 자동으로 선택하므로, 복잡한 데이터셋에서도 활용이 용이합니다.
- 비선형 관계 대응: 다양한 변수 간의 비선형 관계를 학습할 수 있는 장점이 있습니다.
그러나, 시험 문제의 성격이나 데이터셋의 특성에 따라 다른 모델이 더 적합할 수도 있으니, 사전에 다양한 시도를 통해 본인에게 가장 적합한 방법을 찾는 것이 중요합니다.
추가적으로, 랜덤포레스트가 적용되지 않는 경우는 데이터 특성상 다양한 전처리가 필요한 경우나, 데이터 자체의 특성 때문에 더 간단한 모델이 효과적으로 작동하는 경우도 있을 수 있으니 이러한 점들도 고려해 보시면 좋겠습니다.
비슷한 질문을 찾아보시려면 아래 링크를 참고해 주세요:
저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.