머신러닝 모델

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. pseoin0907님.

선형회귀 모델과 랜덤포레스트 모델은 각각 다른 접근 방식을 사용하는 머신러닝 알고리즘입니다. 두 모델의 예측값이 크게 다른 이유는 여러 가지가 있을 수 있으며, 일반적으로 다음과 같은 요인들이 영향을 미칠 수 있습니다:

데이터의 복잡성: 선형회귀는 데이터의 선형 관계를 모델링하는 반면, 랜덤포레스트는 비선형 관계를 더 잘 포착할 수 있습니다. 따라서 데이터가 비선형적인 특징을 가지고 있다면 랜덤포레스트가 더 나은 예측을 제공할 수 있습니다.
특징의 중요도: 랜덤포레스트는 여러 결정트리를 사용하여 다양한 변수를 고려하므로 데이터의 특정 특징이 결과에 미치는 영향이 크게 나타날 수 있습니다. 반면, 선형회귀는 주로 모든 변수의 선형 조합의 영향을 계산하기 때문에 특정 변수의 편향된 영향을 충분히 반영하지 못할 수 있습니다.
과적합: 선형회귀는 일반적으로 간단한 모델이라 과적합의 위험이 적지만, 랜덤포레스트는 복잡한 모델로 과적합의 가능성이 있습니다. 따라서 훈련 데이터에 대한 과적합이 발생하였다면 예측값이 극단적으로 치우칠 수 있습니다.
하이퍼파라미터 조정: 랜덤포레스트는 여러 하이퍼파라미터가 있어 튜닝이 결과에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 적절한 하이퍼파라미터를 선택하지 않았다면 예측 성능이 저하될 수 있습니다.

이와 관련해 직접적인 예시는 아니지만, 비슷한 맥락의 문제 해결 방법에 대한 논의는 아래 링크에서 살펴보실 수 있습니다:

기출8회 제2유형 - 모델 평가와 검증에 대한 유용한 정보.
예시문제 작업형2(신버전) 질문입니다. - 다양한 모델 결과 활용과 평가.

만약 이 차이에 대해 더 깊이 이해하고자 하신다면, 두 모델의 평가 지표를 직접 비교하시는 것도 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, mean_squared_error 또는 R^2 스코어 같은 지표를 활용해 보세요.

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.

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