랜덤 포레스트에 대한 설명으로 옳은 것은?
정답 2번
랜덤 포레스트에서는 서로 다른 복원추출 표본과 분할 후보 변수의 무작위 선택으로 여러 나무를 구성한다. 특정 변수나 표본에 모든 나무가 똑같이 의존하는 것을 줄이고 예측을 결합하는 데 목적이 있다. 첫 보기는 앞 모형의 부족한 점을 다음 모형이 순차 보완하는 부스팅이고, KNN은 이웃 기반 예측, 계층적 군집은 군집의 병합·분할이다.
콘텐츠 정보
- 자료 유형
- 정처LAB 자체 제작
- 검수 상태
- 내용 검수 완료
- 해설 작성·검수
- 정처LAB 편집 기준
- 최종 검수
- 2026-09-04