Random Forest의 정의

Question

안녕하세요, 멋있는 강의 잘 듣고있습니다.

Random Forest를 설명해주셨는데, 여러 가진 개념의 집합체로 보여 질문을 드립니다.

제가 파악한 정의는 다음과 같습니다

* 여러개의 분류기를 통해 학습하고 학습한 결과를 종합(평균 또는 최빈값)하여 최종 결과값을 결정한다

* 이때, 랜덤 포레스트를 운용하는 방법은 두 가지 이다.

* * 서로 다른 분류기로 동일한 데이터셋에 대해 다른 결과를 얻는다

* * 서로 다른 데이터로 동일한 분류기에 대해 다른 결과를 얻는다

* * 또는, 이 둘을 둘 다 운용한다.

제가 정리한 이 내용이 맞을까요?

Answer

안녕하세요~. 반갑습니다. 위에 말씀해주신 개념에서 랜덤포레스트는

* * 서로 다른 데이터로 동일한 분류기에 대해 다른 결과를 얻는다

형태입니다. (분류기는 무조건 decision tree입니다.)

말씀해주신 개념은 앙상블 러닝의 개념이며

* 앙상블 러닝은 여러개의 분류기를 통해 학습하고 학습한 결과를 종합(평균 또는 최빈값)하여 최종 결과값을 결정한다

* 이때, 앙상블 러닝을 운용하는 방법은 두 가지 이다.

* * 서로 다른 분류기로 동일한 데이터셋에 대해 다른 결과를 얻는다

* * 서로 다른 데이터로 동일한 분류기에 대해 다른 결과를 얻는다

* * 또는, 이 둘을 둘 다 운용한다.

위와 같이 생각하시면 되겠습니다~.

감사합니다~.