인프런 커뮤니티 질문&답변
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. heidi415님께서 질문 주신 랜덤포레스트 모델 적용 시 정규화를 하지 않은 이유에 대해 설명드리겠습니다.
랜덤포레스트와 정규화
랜덤포레스트는 결정 트리(decision tree)를 기반으로 하는 앙상블 학습 기법입니다. 결정 트리 기반 모델들은 데이터의 스케일(크기, 범위)에 덜 민감합니다. 이는 데이터의 절대적인 값보다는 원소 간의 상대적인 분할 기준을 중요하게 여기기 때문입니다.
이유:
비교적 낮은 스케일 민감도: 결정 트리와 랜덤포레스트는 데이터의 절대적인 수치보다는 데이터의 분포를 기준으로 의사결정을 하기 때문에, 수치의 범위가 다르더라도 성능에 미치는 영향이 적습니다.
자동 변수 선택 기능: 랜덤포레스트는 각 트리가 무작위로 선택한 특성만을 사용하여 학습하기 때문에, 모든 변수가 동일한 범위에 있어야 할 필요성이 줄어듭니다.
따라서, 랜덤포레스트 모델은 정규화를 하지 않고도 높은 성능을 유지할 수 있는 특성을 가지고 있습니다. 그러나 다른 모델, 특히 회귀나 KNN과 같은 외부 거리 기반 알고리즘의 경우, 반드시 정규화를 고려하는 것이 좋습니다.
유사한 질문을 다룬 게시물이 있으니, 참고하시면 더 많은 정보를 얻으실 수 있습니다:
- “랜덤포레스트 모델에서 정규화의 필요성”
저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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