6주차 TIL - 머신러닝 데이터 분석기법

앙상블 데이터는 서로 다른 데이터 소스나 모델의 출력을 결합하여

더욱 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 도출하는 접근 방식입니다.

예시:

1. 배깅(Bagging): 여러 데이터 샘플을 사용해 만든 모델들의 평균을 활용 (예: 랜덤 포레스트).
2. 부스팅(Boosting): 오류를 점진적으로 줄이는 모델 조합 (예: XGBoost).
3. 스태킹(Stacking): 다양한 모델의 결과를 메타 모델로 결합.

시각화 방법:

1. 결과 비교 차트: 개별 모델과 앙상블 모델의 성능 비교 그래프 (예: 막대 그래프).
2. 의사결정 경로: 랜덤 포레스트의 트리 구조 시각화.
3. 상관도 행렬: 모델 결과 간의 상관성을 표시.

적합한 시각화 도구로는 Matplotlib, Seaborn, Plotly 등이 사용

 

 

 

 

랜덤 포레스트(Random Forest)는 머신러닝 알고리즘으로

여러 개의 결정 트리를 활용한 앙상블 학습 기법입니다.

각 트리는 훈련 데이터의 무작위 샘플과

피처를 사용해 독립적으로 학습하며

 

최종 결과는 분류에서는 다수결 투표,

회귀에서는 평균을 통해 결정됩니다.

랜덤 포레스트는 과적합(overfitting) 방지에 강하며,

높은 정확도를 제공하고, 변수 중요도 평가에 유용합니다.

데이터셋의 복잡한 패턴을 처리하는 데 적합하지만,

많은 트리를 사용할 경우 계산 비용이 증가할 수 있습니다.