변형 및 확장
극도로 무작 위화 된 트리(ExtraTrees)
ExtraTrees 또는 Extremely Randomized Trees는 트리 구성 과정에서 더 많은 무작위성을 도입하는 Random Forest의 변형이다. 임의의 기능 하위 집합 중에서 최상의 분할을 선택하는 Random Forest와 달리 ExtraTrees는 최적의 분할을 검색하지 않고 완전히 무작위로 분할을 선택한다. 알고리즘이 각 분할을 최적화하는 데 시간을 소비하지 않기 때문에 이러한 추가 무작위성은 분산을 줄이고 훈련 시간을 단축할 수 있으며, ExtraTrees는 모델 분산을 더욱 줄여 특정 데이터 세트, 특히 노이즈 수준이 높은 데이터 세트에서 Random Forest와 유사하거나 더 나은 성능을 보이는 경우가 많다.
기능 선택이 포함된 랜덤 포레스트
기능 선택 기술을 Random Forest와 통합하면 관련이 없거나 중복되는 기능을 제거하여 성능이 향상되는데, 가장 중요한 기능만 선택하면 모델이 더 효율적이 되고 과적합 가능성이 줄어든다. RFE(Recursive Feature Elimination), 기능 중요도 순위 지정 또는 내장된 방법과 같은 기술을 사용하여 가장 중요한 기능을 식별하고 유지할 수 있다. 이 프로세스는 모델 정확도를 향상할 뿐만 아니라 계산 복잡성을 줄여 Random Forest 모델을 더 빠르고 해석하기 쉽게 만들어주는 역할을 하고 있다.
균형 잡힌 랜덤 포레스트
Balanced Random Forest는 분류 작업의 클래스 불균형을 해결하도록 설계되었으며, 이는 각 샘플 내의 소수 클래스를 오버샘플링하거나 다수 클래스를 과소샘플링하여 각 부트스트랩 샘플에 모든 클래스의 동일한 표현이 포함되도록 보장하고 있다. 이러한 균형 잡힌 접근 방식은 모델이 소수 클래스로부터 더 효과적으로 학습하는 데 도움이 되므로 과소대표 클래스를 예측하는 능력이 향상사 카는데, 사기 탐지, 의료 진단 및 클래스 불균형이 중요한 문제인 모든 시나리오와 같은 애플리케이션에 특히 유용한 모습을 보이고 있다.
가중 랜덤 포레스트
Weighted Random Forest에서는 불균형 데이터를 보다 효과적으로 처리하기 위해 다양한 클래스나 샘플에 서로 다른 가중치가 할당되고 있다. 소수 클래스 또는 더 중요한 샘플에 더 높은 가중치를 부여함으로써 모델은 훈련 중에 이러한 영역에 더 집중하여 과소대표 클래스에 대한 예측 성능을 향상하며, 특정 클래스가 더 중요하거나 오분류 비용이 다양한 시나리오에서 유용하며 모델이 가장 중요한 부분의 정확성을 우선시하도록 보장하고 있다.
비교 분석: 랜덤 포레스트와 다른 알고리즘
랜덤 포레스트와 의사결정 트리
랜덤 포레스트는 트리의 앙상블을 생성하고 예측을 집계하여 기본 의사결정 트리 알고리즘을 기반으로 구축되었다. 단일 의사결정 트리는 해석하고 시각화하기 쉽지만, 특히 복잡한 데이터 세트의 경우 변동이 심하고 과적합되기 쉽다. Random Forest는 여러 트리를 평균화하여 분산을 줄이고 일반화를 향상시켜 이러한 문제를 완화시킨다. 또한 단일 의사결정 트리에서는 사용할 수 없는 기능 중요도 측정항목을 제공하지만, Random Forest 모델은 개별 트리에 비해 더 복잡하고 해석하기 어렵다는 단점이 있다.
랜덤 포레스트와 그라디언트 부스팅 머신(GBM)
GBM(Gradient Boosting Machines)과 Random Forest는 모두 앙상블 방법이지만 훈련 접근 방식이 크게 다르다. GBM은 편향을 줄이는 데 중점을 두고 이전 트리의 오류를 수정하는 것을 목표로 각각의 새로운 트리를 사용하여 트리를 순차적으로 구축한다. 이와 대조적으로 Random Forest는 분산을 줄이는 데 중점을 두고 무작위 기능 선택을 통해 서로 다른 데이터 하위 집합에 각각 트리를 병렬로 구축한다. GBM은 반복적으로 오류를 최적화하여 더 높은 정확도를 달성하는 경우가 많지만 하이퍼 매개변수에 더 민감하고 적절하게 조정되지 않으면 과적합되기 쉽다. Random Forest는 일반적으로 더 강력하고 조정하기 쉽고 훈련 속도가 빠르므로 해석 가능성과 신뢰성이 가장 중요한 방법이다.
랜덤 포레스트와 SVM(지원 벡터 머신)
SVM(지원 벡터 머신)과 Random Forest는 모두 강력한 분류 알고리즘이지만 작동 방식이 다르다. SVM은 고차원 공간에서 효과적이며 명확한 마진 구분이 있는 시나리오에서 탁월하므로 잘 정의된 클래스가 있는 이진 분류 작업에 적합하다. 또한 커널 트릭을 사용하여 비선형 관계를 처리할 수도 있다. 그러나 SVM은 대규모 데이터세트에서 계산 집약적일 수 있으며 커널 및 하이퍼파라미터 선택에 민감한데, 반면에 Random Forest는 확장성이 더 뛰어나고 대규모 데이터세트를 효율적으로 처리하며 수치 및 범주형 기능을 모두 원활하게 관리하고 매개변수 조정이 덜 필요하다. SVM은 특정 시나리오에서 더 높은 정확도를 달성할 수 있지만 Random Forest는 다양한 데이터 세트 및 작업 전반에 걸쳐 더 큰 다양성과 견고성을 제공한다.
랜덤 포레스트 사용 모범 사례
초매개변수 조정
Random Forest 모델을 최적화하려면 최상의 성능을 달성하기 위해 하이퍼파라미터를 세심하게 조정해야 한다. 주요 하이퍼파라미터는 다음과 같다.
트리 수(n_estimators): 일반적으로 트리 수가 많을수록 성능은 향상되지만 계산 비용은 늘어난다. 100그루의 나무로 시작하는 것이 일반적이며 성능과 리소스에 따라 조정된다.
최대 깊이(max_length): 각 트리의 깊이를 제어하여 트리가 너무 복잡해지거나 과적합되는 것을 방지한다. 깊이를 제한하면 트리가 훈련 데이터에 과적합되지 않고 일반적인 패턴을 캡처할 수 있다.
최소 샘플 분할(min_samples_split): 내부 노드를 분할하는 데 필요한 최소 샘플 수를 지정한다. 값이 높을수록 매우 작은 샘플을 기반으로 하는 분할을 방지하여 과적합을 줄인다.
최소 샘플 리프(min_samples_leaf): 리프 노드에 있어야 하는 최소 샘플 수를 결정한다. 이 매개변수를 더 높게 설정하면 잎이 데이터의 더 큰 부분을 나타내므로 모델 일반화가 향상된다.
특성 수(max_features): 최상의 분할을 찾을 때 고려해야 할 특성 수아다. 이 매개변수를 조정하면 트리 간의 다양성에 영향을 미치는데, 값이 낮을수록 무작위성이 증가하고 트리 간의 상관관계가 감소한다.
교차 검증과 결합된 그리드 검색, 무작위 검색 또는 베이지안 최적화와 같은 기술은 일반적으로 초매개변수 공간을 체계적으로 탐색하고 모델 성능을 최대화하는 최적의 설정을 식별하는 데 사용되는 것이다.
기능 엔지니어링
Random Forest 모델의 성능을 향상하려면 효과적인 기능 엔지니어링이 중요한데, 이 프로세스에는 데이터의 기본 패턴을 더 잘 표현하기 위해 기능을 생성, 선택 및 변환하는 작업이 포함된다. 주요 고려 사항은 다음과 같다.
크기 조정: Random Forest는 SVM과 같은 알고리즘에 비해 기능 크기 조정에 덜 민감하지만 기능 크기를 적절하게 조정하면 특히 다양한 규모의 기능을 처리할 때 모델에 이점을 줄 수 있다.
범주형 변수 인코딩: 숫자가 아닌 데이터를 처리하려면 원-핫 인코딩이나 대상 인코딩을 사용하는 등 범주형 변수를 올바르게 인코딩하는 것이 필수적이며, Random Forest는 분할 및 예측 시 범주형 정보를 효과적으로 활용할 수 있다.
차원성 감소: 주성분 분석(PCA)과 같은 기술은 특징 공간을 줄여 중복되거나 관련 없는 특징을 제거하고 모델 효율성을 향상할 수 있다.
기능 선택: 기능 중요도 점수 또는 기타 선택 방법을 기반으로 가장 관련성이 높은 기능을 식별하고 선택하면 모델을 단순화하고 계산 복잡성을 줄이는 데 도움이 된다.
포괄적인 기능 엔지니어링을 통해 Random Forest 모델이 가장 유익하고 관련성이 높은 기능을 갖도록 보장하여 향상된 예측 성능과 보다 효율적인 교육을 제공한다.
과적합 관리
Random Forest는 본질적으로 앙상블 평균화를 통해 과적합을 줄이지만, 추가 조치를 통해 일반화 기능을 더욱 향상시킬 수 있다.
트리 깊이 제한: 트리의 최대 깊이를 제한하면 나무가 지나치게 복잡해지고 훈련 데이터에 노이즈가 포착되는 것을 방지할 수 있다.
최소 샘플 매개변수: min_samples_split 및 min_samples_leaf를 늘리면 충분한 데이터가 있을 때만 노드가 분할되어 보다 일반화 가능한 패턴이 촉진된다.
기능 선택: 관련이 없거나 중복되는 기능을 제거하면 모델의 복잡성이 줄어들고 가장 영향력 있는 변수에 집중할 수 있다.
교차 검증: 모델 성능을 평가하기 위해 교차 검증 기술을 사용하면 모델이 보이지 않는 데이터에 대해 잘 일반화되고 훈련 세트에 너무 밀접하게 맞춰지지 않도록 보장된다.
이러한 전략을 구현하면 모델 복잡성과 일반화 간의 균형을 유지하여 Random Forest 모델이 다양한 데이터 세트에서 안정적으로 작동하도록 보장할 수 있는 것이다.
누락된 데이터 처리
Random Forest는 누락된 데이터를 어느 정도 처리할 수 있지만 일반적으로 학습 전에 누락된 값을 해결하기 위해 데이터를 전처리하는 것이 좋다.
대체: 평균, 중앙값, 모드와 같은 기술이나 KNN(K-Nearest Neighbors) 대체와 같은 고급 방법을 사용하여 누락된 값을 채운다.
대리 분할: Random Forest의 일부 구현에서는 기본 기능이 누락된 경우 대체 기능에 의존하는 대리 분할을 사용하여 내부적으로 누락된 값을 처리할 수 있다.
지표 변수: 누락된 값의 존재 여부를 나타내는 추가 기능을 생성하여 모델이 누락과 관련된 패턴을 학습할 수 있도록 한다.
누락된 데이터를 적절하게 처리하면 Random Forest 모델이 완전하고 일관된 입력을 수신하여 데이터에서 정확하고 신뢰할 수 있는 패턴을 학습하는 능력이 향상된다.
계산 효율성
대규모 데이터세트나 복잡한 모델을 작업할 때는 계산 효율성을 극대화하는 것이 필수적이다.
병렬 처리: 'n_jobs' 매개변수를 활용하여 여러 코어 또는 프로세서에서 병렬 훈련을 활성화하여 훈련 시간을 크게 줄인다.
트리 수 줄이기: 더 적은 수의 트리로 시작하고 성능 향상에 따라 점차적으로 늘려 정확도와 계산 비용의 균형을 맞춘다.
특성 선택: 관련 없는 특성을 제거하면 계산 부담이 줄어듭니다. 특성이 적다는 것은 트리 구성 중에 처리할 데이터가 적다는 것을 의미하기 때문이다.
초매개변수 최적화: 트리 복잡성과 앙상블 크기 간의 최적의 균형을 찾으면 모델이 효율적이고 효과적이다.
이러한 방법을 구현하면 Random Forest 모델이 효율적으로 훈련되어 대규모의 시간에 민감한 애플리케이션에 적함함을 만들어 주고 있다.