S11L02 – 랜덤 포레스트

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랜덤 포레스트를 활용한 예측 모델 향상: 실용 가이드

목차

의사 결정 나무 모델 재검토
랜덤 포레스트 소개
    
        왜 랜덤 포레스트를 선택해야 하나요?
        구현 단계
        관찰 사항
    

랜덤 포레스트를 다른 데이터셋에 적용하기
    
        구현 단계
        결론
    

하이퍼파라미터 조정
결론


의사 결정 나무 모델 재검토

이전에는 연령, 성별, BMI, 자녀 수, 흡연 상태 및 지역과 같은 특성이 포함된 데이터셋을 기반으로 보험료를 예측하기 위해 의사 결정 나무 회귀모델을 사용했습니다. 이 의사 결정 나무 모델은 R² 점수 0.87을 달성하여 우수한 성능을 나타냈습니다.

주요 포인트:

사용된 모델: Decision Tree Regressor
R² 점수: 0.87
데이터셋 특성: 연령, 성별, BMI, 자녀 수, 흡연자, 지역
목표 변수: 보험료


랜덤 포레스트 소개

랜덤 포레스트 알고리즘은 여러 개의 의사 결정 나무를 구축하고 이를 합쳐 보다 정확하고 안정적인 예측을 얻는 앙상블 방법입니다. 단일 의사 결정 나무에서 랜덤 포레스트로 전환하는 것은 파이썬에서 간단하며, 일반적으로 단 두 줄의 코드만 추가하면 됩니다.

왜 랜덤 포레스트를 선택해야 하나요?

앙상블 방법: 성능 향상을 위해 여러 나무를 결합합니다.
하이퍼파라미터: 추정기(나무)의 수와 재현성을 위한 랜덤 상태.
랜덤 서브샘플링: 각 나무는 데이터의 랜덤 서브셋에서 훈련되어 모델의 견고성을 향상시킵니다.


구현 단계

Random Forest Regressor를 가져오기:




		
		
			
			
Java
			
			from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
			
				
					
				
					1
				
						from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
					
				
			
		


모델 인스턴스화:
의사 결정 나무 회귀모델을 랜덤 포레스트 회귀모델로 교체합니다. 예를 들어:




		
		
			
			
Java
			
			model = RandomForestRegressor(n_estimators=50, random_state=10)
			
				
					
				
					1
				
						model = RandomForestRegressor(n_estimators=50, random_state=10)
					
				
			
		



n_estimators: 숲의 나무 수(기본값은 100).
random_state: 재현 가능한 결과를 보장합니다.


모델 훈련 및 평가:
모델을 업데이트한 후, 훈련 데이터에 맞추고 R² 점수를 사용하여 성능을 평가합니다.



관찰 사항

초기 성능: 랜덤 포레스트 모델은 초기에는 의사 결정 나무에 비해 성능이 낮았습니다, R² 점수 0.85를 달성했습니다.
하이퍼파라미터 조정: 추정기 수를 150으로 늘리면 미미한 향상을 얻을 수 있었습니다. 반대로, 추정기 수를 25로 줄이면 성능이 약간 감소했습니다.


핵심 인사이트: 랜덤 포레스트가 항상 의사 결정 나무보다 우수한 성능을 보이지는 않습니다. 성능은 데이터셋과 선택된 하이퍼파라미터에 따라 달라질 수 있습니다.

랜덤 포레스트를 다른 데이터셋에 적용하기

랜덤 포레스트의 효과를 보다 평가하기 위해, 하나의 특성만을 가진 다른 데이터셋을 고려해 보겠습니다. 이전에 이 데이터셋에 의사 결정 나무를 사용했을 때, 인상적인 R² 점수 0.92을 얻었습니다.

구현 단계

가져오기 문 업데이트:




		
		
			
			
Java
			
			from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
			
				
					
				
					1
				
						from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
					
				
			
		


하이퍼파라미터를 사용하여 모델 인스턴스화:




		
		
			
			
Java
			
			model = RandomForestRegressor(n_estimators=50, random_state=10)
			
				
					
				
					1
				
						model = RandomForestRegressor(n_estimators=50, random_state=10)
					
				
			
		


훈련 및 평가:
훈련 후, 랜덤 포레스트 모델은 의사 결정 나무를 능가하여 더 높은 R² 점수를 달성했습니다(정확한 값은 명시되지 않았습니다).



결론
이 특정 시나리오에서는 랜덤 포레스트가 더 효과적임을 입증했으며, 다양한 모델과 하이퍼파라미터를 실험하는 것이 중요함을 보여주었습니다.

하이퍼파라미터 조정

추정기 수는 랜덤 포레스트의 중요한 하이퍼파라미터입니다:

높은 값: 일반적으로 더 나은 성능을 제공하지만 계산 비용이 증가합니다.
낮은 값: 더 빠르지만 데이터에 과소적합될 수 있습니다.


10, 50, 150 또는 500과 같은 값들을 실험해 보는 것은 데이터셋의 크기와 복잡성에 따라 성능과 효율성 사이의 최적의 균형을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.

결론

랜덤 포레스트는 회귀 및 분류 작업을 위한 강력하고 유연한 도구입니다. 과적합을 완화하고 정확도를 향상시킴으로써 종종 단일 의사 결정 나무를 능가하지만, 특정 데이터셋에 최상의 결과를 얻기 위해 다양한 모델과 하이퍼파라미터를 실험하는 것이 필수적입니다.

다음 단계:

다운로드 및 실험: 제공된 주피터 노트북에 접근하여 데이터셋에 랜덤 포레스트를 시도해 보세요.
새로운 모델 탐색: 예측 분석 도구 키트를 더욱 강화하기 위한 다른 머신러닝 모델에 대한 향후 튜토리얼을 기대하세요.


읽어주셔서 감사합니다! 즐거운 모델링 되시고, 다음 튜토리얼에서 만나요!