기계학습 : 의사결정 나무 대 랜덤 포레스트 : 개념, 비교

이 기사에서는 의사결정 트리와 랜덤 포레스트 알고리즘 뒤에 숨겨진 아이디어를 다루며, 이 둘과 그 이점을 비교합니다.

정교한 알고리즘의 발전은 데이터가 처리되고 선택되는 방식을 완전히 바꿨습니다. 온라인 데이터가 너무 많아지면서 효율적인 해석과 의사 결정 도구가 필수적이 되었습니다. 하지만 너무 많은 옵션을 이용할 수 있기 때문에 최선의 옵션을 선택하는 것은 어려울 수 있습니다. 의사 결정 트리와 랜덤 포레스트 알고리즘 뒤에 숨겨진 아이디어는 이 블로그에서 두 가지를 비교하는 것과 함께 다뤄질 것입니다. 랜덤 포레스트 대 선택 트리의 이점에 대해서도 살펴볼 것입니다.

의사결정 트리는 트리와 같은 구조를 사용하여 목표 변수를 예측하기 위해 특징 값에 따라 데이터를 재귀적으로 분할하는 모델입니다. 알고리즘은 이해하기 쉽고 의사결정에 도움이 되는 정확한 트리를 생성하기 위해 가장 중요한 정보의 이득 또는 가장 좋은 분할을 제공하는 특징을 선택합니다.

앙상블 학습 방법인 Random Forest에서는 여러 의사결정 트리를 결합하여 정확도를 높이고 과적합을 줄입니다. 먼저, 각각 임의로 선택한 특징과 샘플의 집합에 대해 훈련된 여러 의사결정 트리를 만듭니다. 그런 다음 모든 트리의 예측을 결합하여 최종 예측에 도달합니다. Random Forest는 주로 많은 특징을 포함하는 고차원 데이터 세트로 작업할 때 분류 및 회귀 작업에 자주 사용됩니다. 이들은 모델을 더욱 견고하게 만들고 분산을 줄입니다.

 

랜덤 포레스트 분류기

 

 

각 알고리즘 사용시기 이해의 중요성

해석 가능성이 중요한 경우, 데이터 집합이 작고, 특징이 범주형 또는 숫자형이며, 결측값이 있으며, 간단하고 빠른 모델이 필요한 경우, 의사결정 트리가 좋은 옵션입니다.

Random Forest는 다양한 기능을 가진 광범위하고 고차원적인 데이터 세트를 다루면서 과적합을 줄이고 보다 정확한 예측을 얻기 위해 노력하고 분류나 회귀 문제에 직면할 때 적합한 솔루션입니다.

Decision Tree

 

 

Decision Tree를 사용할 때

해석 가능한 것이 중요할 때.

수집량이 적을 때.

특성이 수적이거나 범주적인 경우.

데이터 집합에 빈 숫자가 있는 경우.

빠르고 기본적인 모델이 필요한 경우

 

 

랜덤 포레스트를 사용할 때

거대하고 다차원적인 데이터 세트일 때.

데이터 집합에 많은 특성이 포함되어 있는 경우.

과적합을 줄이려고 할 때.

보다 정확한 모델이 필요한 경우.

범주화 또는 회귀 문제가 발생한 경우.

 

 

의사결정나무와 랜덤 포레스트의 비교

의사 결정 트리는 예측을 구성하고 수행하는 데 필요한 계산 리소스가 적기 때문에 랜덤 포레스트보다 빠릅니다. 의사 결정 트리는 해석이 비교적 간단하기 때문에 간단한 모델과 탐색적 데이터 분석을 개발하는 데 도움이 됩니다. 그러나 의사 결정 트리는 데이터가 과적합되고 비정상적인 영향을 받기 쉽습니다.

반면, 랜덤 포레스트는 다양한 의사결정 트리를 결합한 앙상블 모델로, 결과적으로 이해하기가 더 어렵지만 과적합 및 이상치가 발생하기 쉽습니다. 모델을 구축하는 데 더 오랜 시간이 걸리고 더 많은 계산 자원이 필요하지만, 특히 수많은 특징을 가진 크고 복잡한 데이터 세트의 경우에는 일반적으로 정확도 면에서 의사결정 트리를 능가합니다.

랜덤 포레스트는 선형 데이터 패턴으로 어려움을 겪는 반면 의사결정 트리는 더 잘 적응됩니다. 의사결정 트리 구현은 간단하지만 랜덤 포레스트 구축은 데이터셋 크기에 따라 시간이 더 오래 걸립니다. 의사결정 트리를 시각화하는 것은 간단하지만 랜덤 포레스트를 시각화하는 것은 더 어렵습니다.

 

 

의사결정나무와 랜덤 포레스트의 알고리즘 접근방식 차이

Decision Tree와 Random Forest는 안내된 기계 학습 알고리즘이지만 모델을 만드는 방법은 다릅니다. 정지 기준이 만족될 때까지 Decision Tree는 정보 이득을 최대화하는 특징 또는 최선 분할 기준을 기반으로 데이터 집합을 재귀적으로 더 작은 그룹으로 나눕니다. 그런 다음 결과 트리 구조를 사용하여 예측을 수행할 수 있습니다. 이와 대조적으로 Random Forest는 데이터의 무작위로 샘플링된 부분 집합에 대해 훈련된 수많은 Decision Tree와 무작위로 선택된 부분 집합을 결합합니다. 이는 앙상블 접근법으로 알려져 있습니다. 마지막으로 모든 트리의 예측을 결합하여 최종 예측을 생성하여 과적합 가능성을 낮추고 성능을 향상시킵니다.

 

 

알고리즘별 장단점

의사결정 트리 알고리즘의 장점

간단한 절차

숫자와 범주형 데이터를 모두 처리할 수 있습니다.

증거가 많을수록 결과는 더 좋아집니다.

스피드

이치에 맞는 원칙을 제시할 수 있습니다.

이것은 많은 계산을 필요로 하지 않고 분류를 수행할 수 있는 능력을 가지고 있습니다.

범주화 또는 예측에 가장 중요한 영역을 명확하게 식별합니다.

 

Decision Tree 알고리즘 단점 

오버핏일 수도 있습니다

대규모 가지치기 절차

보장되지 않는 최적화

복잡한 계산

높은 편향

특히 연속형 속성의 값을 결정하는 것이 최종 목표인 경우에는 추정 작업에 덜 적합할 수 있습니다.

분류 문제의 실수에 더 취약합니다.

교육은 계산 비용이 많이 들 수 있습니다.

 

랜덤 포레스트 알고리즘의 장점

강하고 정확합니다.

정규화할 필요가 없습니다.

나무를 병렬로 운영할 수 있습니다.

여러 기능을 한 번에 관리할 수 있습니다.

분류 및 회귀 과제를 모두 수행할 수 있습니다.

이해하기 쉬운 정확한 예측을 생성합니다.

 

랜덤 포레스트 알고리즘 단점 

그들은 특정한 특징을 선호합니다. 가끔은.

느림: 랜덤 포레스트 알고리즘은 많은 수의 트리가 존재하기 때문에 실시간 예측에 상대적으로 느리고 비효율적이 될 수 있으며, 이는 주요 단점 중 하나입니다.

선형 기법에 사용하기에 적합하지 않습니다.

광범위한 치수 데이터의 경우 더 심각합니다.

특히 데이터에서 관계를 설명하려는 경우 랜덤 포레스트는 설명적인 모델링 도구가 아닌 예측 모델링 도구이므로 대안적인 기법을 선택하는 것이 더 나을 것입니다.

 

 

Decision Tree와 Random Forest 중에서 알고리즘 선택

지도 학습 과제로 Decision Tree와 Random Forest 중 하나를 선택할 때 데이터 세트의 크기와 복잡성, 모델의 해석 가능성과 성능, 과적합 위험을 고려합니다. 많은 특징과 정확도 요구사항이 있는 복잡한 문제에는 Random Forest가 더 좋지만, Decision Tree는 특징이 적고 해석 가능성이 간단한 작은 데이터 세트에 더 좋습니다. 또한 Random Forest의 앙상블 구조로 인해 과적합이 발생할 가능성이 적습니다.

 

 

결론

결론적으로 머신 러닝에서 Decision Tree와 Random Forest 사이의 선택은 데이터 세트의 크기와 복잡성, 해석 가능성, 성능 및 과적합에 대한 우려에 달려 있습니다. 많은 특징과 높은 정확도 요구사항이 있는 복잡한 문제에는 Random Forest가 더 좋지만, Decision Tree는 작은 데이터 세트와 더 간단한 문제에 더 좋습니다. 둘 중 하나를 결정할 때 프로젝트의 고유한 요구사항과 목표를 철저히 고려해야 합니다.