6회 작업형 2 문제 1
61
2 asked
안녕하세요.
6회 작업형 2 문제 1 영상을 보다 질문 남깁니다.
지금까지는 랜덤포레스트 모델을 돌리기 전에 정규화를 했었는데, 이 문제에서는 정규화를 하지 않았습니다. 정규화를 왜 하지 않은 것인가요?
Answer 1
0
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.
현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏
추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.
수강 기한 연장 문의
0
74
4
코랩 기본 사용법 문의
0
63
1
8회 작업형1 문제2
0
59
2
4회 2유형 1번 문제
0
48
1
다중 선형 회귀 상수항 추가 관련 질문
0
88
2
10회 작업형1번문제2번 문제 풀이 틀림
0
74
2
8회 1유형 1번 문제
0
73
1
답변 항상 감사드립니다. 질문 있습니다.
0
68
2
원핫인코딩 이후 칼럼 불일치 문제
0
66
2
6회 1유형 3번 문제
0
63
1
코딩 방법에 따른 채점 기준에 관하여 질문있습니다.
0
77
1
데이터 파일들은 어디서 다운받을 수 있나요?
0
79
2
선형회귀분석 질문
0
47
2
링크가안보여요 어디에올라와있는거죠대체 ? 구글코랩파일이요
0
82
4
범주형 인코딩
0
83
2
원핫인코딩시 라벨링질문
0
78
1
인코딩 질문!!
0
72
1
유형2 질문!!
0
58
2
작업형 유형 2에서,,, train, test, split 시 성능
0
122
2
항상 모델학습하실때 train_test_split일부러 안하시는 이유가 있는건가요?
0
94
2
Label Encoding 관련 질문
0
100
3
상수항 질문드립니다. (6회 작업형 2문제)
0
49
1
2유형 답안 제출 시 문의
0
59
1
help, dir 사용법
0
93
2