Machine learning
랜덤 포레스트
랜덤 포레스트는 2001년 Leo Breiman이 소개한 앙상블 학습 방법으로, 데이터의 부트스트랩 샘플에 대해 많은 결정 트리를 성장시키고 그들의 투표를 결합하여 강력한 분류 및 회귀를 생성합니다. 약간씩 다른 많은 트리를 풀링함으로써, 단일 트리보다 더 정확하고 안정적인 예측을 생성합니다.
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출처
- Breiman, L. (2001). Random Forests. Machine Learning, 45, 5–32. DOI: 10.1023/A:1010933404324 ↗
- James, G., Witten, D., Hastie, T. & Tibshirani, R. (2013). An Introduction to Statistical Learning (Ch. 8). Springer. ISBN: 978-1-4614-7138-7
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ScholarGate. (2026, June 1). Random Forest (Breiman Ensemble of Decision Trees). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/machine-learning/random-forest
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