랜덤포레스트, XG부스팅, decision 모델 r프로그래밍이용 및 간략한 해설

1. decision tree

랜덤 포레스트, XG부스팅)의 기초가 되기도 한다. 이러한 이유로 의사결정 나무는 기계 학습과 통계 분석 분야에서 중요한 도구로 여겨진다.

2. randomforest

랜덤포레스트는 결정 트리를 기반으로 하는 앙상블 학습 기법으로, 주어진 데이터에서 여러 개의 결정 트리를 생성하고 이를 통해 최종적인 예측 결과를 도출하는 방법이다. 이 기법은 단일 결정 트리에 비해 일반화 능력을 높이고 과적합을 줄이는 데 효과적이다. RandomForest는 다수의 트리를 결합하여 견고하고 정확한 예측 모델을 만들어낼 수 있으며, 따라서 회귀와 분류 문제 모두에 널리 사용된다. 이 알고리즘의 작동 방식은 간단하면서도 강력하다. 먼저, 데이터셋에서 여러 개의 무작위 샘플을 중복 허용하여 추출하는 부트스트랩 방법을 사용하여 여러 개의 서브샘플을 생성한다. 각 서브샘플에 대해 독립적인 결정 트리를 구축하고, 이들 트리가 서로 다른 데이터 샘플과 피처(변수)를 사용하기 때문에 서로 다른 사안을 학습하게 된다. 각 결정 트리는 데이터의 불균형이나 노이즈에 영향을 덜 받게 되며, 따라서 트리의 다양성이 증가하여 더 강력한 모델이 생성된다. 결…