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랜덤 포레스트 - Random Forest 집단 학습을 기반으로 고정밀 분류, 회귀, 클러스트링 구현 학습 데이터로 다수의 의사결정 트리를 만들고 그 결과의 다수결로 결과 유도로 높은 정밀도 무작위 샘플링과 다수의 의사결정 트리 => Random Forest 결정 트리(Decision Tree) 분류(Classification)와 회귀(Regression) 모두 가능한 지도 학습 모델 중 하나 결정 트리는 스무고개 하듯이 예/아니오 질문을 이어가며 학습 한번의 분기 때마다 변수 영역을 두 개로 구분 매, 펭귄, 돌고래, 곰을 구분한다고 생각해봅시다 Terminal Node는 LeafNode 라고도 함 프로세스 먼저 데이터를 가장 잘 구분할 수 있는 질문을 기준으로 나누기 나뉜 각 범주에서 또 다시 데이터..