다음 설명에 해당하는 용어 또는 개념은? 여러 부트스트랩 표본과 무작위 변수 선택으로 만든 나무의 결과를 결합한다.
정답 4번
랜덤 포레스트는 복원추출한 표본으로 여러 나무를 만들고 분할 후보 변수도 무작위로 제한하여 나무 사이의 유사성을 낮춘다. 나무의 예측을 투표·확률 평균 또는 수치 평균 등으로 결합하면 단일 나무의 높은 분산을 줄일 수 있다. 앞 모형의 오류를 보완하도록 순차적으로 학습하는 그래디언트 부스팅과는 결합 방식이 다르다.
콘텐츠 정보
- 자료 유형
- 정처LAB 자체 제작
- 검수 상태
- 내용 검수 완료
- 해설 작성·검수
- 정처LAB 편집 기준
- 최종 검수
- 2026-09-04