랜덤 포레스트(Random Forest) 알고리즘이란?

 안녕하세요! 서당개 입니다. 

 

머신러닝을 공부하다 보면 한 번쯤 들어봤을 법한 "랜덤 포레스트(Random Forest)". 이름만 들어도 숲(Forest)과 랜덤(Random)이라는 개념이 떠오르죠. 오늘은 랜덤 포레스트가 무엇인지, 어떻게 동작하는지, 그리고 왜 강력한 성능을 보이는지 쉽게 설명해보겠습니다.

 

1. 랜덤 포레스트란?

랜덤 포레스트는 여러 개의 의사결정나무(Decision Tree) 를 조합하여 더 좋은 성능을 내는 앙상블 학습(Ensemble Learning) 기법입니다. 쉽게 말해, "많은 나무들이 모여서 하나의 숲을 이루면 더 좋은 결과를 얻을 수 있다"는 아이디어에서 출발합니다.

의사결정나무 하나만으로도 예측을 할 수 있지만, 단일 트리는 과적합(Overfitting)이 발생하기 쉽습니다. 랜덤 포레스트는 여러 개의 트리를 학습하고 투표(Voting) 또는 평균(Averaging)을 통해 최종 예측을 수행함으로써 과적합을 줄이고 안정적인 결과를 도출합니다.

2. 랜덤 포레스트의 동작 원리

랜덤 포레스트는 다음과 같은 과정을 거쳐 모델을 학습합니다.

2.1. 부트스트래핑(Bootstrapping)과 배깅(Bagging)

• 원본 데이터에서 중복을 허용하여 여러 개의 데이터셋을 무작위로 생성합니다. 이를 부트스트래핑(Bootstrapping) 이라고 합니다.
• 샘플링된 데이터셋마다 하나의 의사결정나무를 학습시킵니다.
• 여러 개의 트리 결과를 평균 내거나 다수결 투표 방식으로 최종 예측을 결정합니다.

이 방식 덕분에 랜덤 포레스트는 데이터의 변동성에 강하고, 과적합을 방지하는 효과가 있습니다.

2.2. 특성 무작위 선택(Feature Randomness)

각 의사결정나무를 만들 때, 모든 특성을 다 고려하는 것이 아니라 일부 특성만 무작위로 선택하여 분할합니다. 이렇게 하면 트리들 간의 다양성을 증가시키고, 특정 변수에 대한 의존도를 줄일 수 있습니다.

2.3. 예측 단계

• 회귀(Regression) 문제: 여러 트리의 예측값을 평균 내어 최종 예측값을 결정합니다.
• 분류(Classification) 문제: 여러 트리의 예측 중 가장 많이 나온 클래스를 최종 예측값으로 결정합니다. 이를 "다수결 투표(Majority Voting)"라고 합니다.

3. 랜덤 포레스트의 장점과 단점

✅ 장점

✔ 여러 개의 트리를 결합하기 때문에 단일 트리에 비해 과적합이 적음

✔  단일 의사결정나무보다 정확도가 높음

✔ 데이터가 일부 변해도 전체 모델 성능이 크게 변하지 않음

✔  어떤 변수가 중요한지 확인할 수 있어 해석력이 뛰어남

❌ 단점

✖ 많은 트리를 학습해야 하므로 학습 시간이 오래 걸릴 수 있음

✖ 여러 개의 트리를 저장해야 하므로 메모리를 많이 차지함

✖ 단일 의사결정나무는 해석이 쉬운 반면, 랜덤 포레스트는 트리가 많아 해석이 어려울 수 있음

4. 랜덤 포레스트의 활용 사례

랜덤 포레스트는 다양한 분야에서 사용됩니다. 대표적인 활용 사례는 다음과 같습니다.

• 의료 분야: 질병 진단 및 환자 데이터 분석
• 금융 분야: 사기 거래 탐지 및 신용 평가
• 마케팅: 고객 분류 및 추천 시스템
• 환경 연구: 날씨 예측 및 기후 분석

5. 랜덤 포레스트 사용 예제 (Python 코드)

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.datasets import load_iris

# 데이터 로드
iris = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=42)

# 랜덤 포레스트 모델 생성 및 학습
rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
rf.fit(X_train, y_train)

# 예측 및 정확도 평가
accuracy = rf.score(X_test, y_test)
print(f'랜덤 포레스트 정확도: {accuracy:.2f}')

 

6. 결론

랜덤 포레스트는 단순하면서도 강력한 머신러닝 알고리즘으로, 다양한 문제에서 우수한 성능을 발휘합니다. 개별 의사결정나무의 단점을 보완하면서도 높은 예측력을 유지할 수 있는 것이 가장 큰 장점이죠.

다만, 모델이 복잡해질수록 해석력이 떨어지고 학습 시간이 오래 걸릴 수 있다는 점을 유의해야 합니다. 적절한 하이퍼파라미터 튜닝을 통해 최적의 성능을 끌어내는 것이 중요합니다. 머신러닝을 공부하는 분들이라면 랜덤 포레스트를 직접 활용해보면서 데이터 분석과 모델 성능을 비교해보는 것도 좋은 경험이 될 것입니다!  

헤응!