CS Mean - shift 차원 축소 요인 분석 CCA 독립 성분 분석 LDA 음수 미포함 행렬 분해 주성분 분석 t - SNE 그래프 모형 베이즈 네트워크 조건부 무작위장 은닉 마르코프 모델 혼합 모델 잠재 디리클레 할당 이상 발견 k - 최근접 이웃 알고리즘 Local outlier factor 인공 신경망 Autoencoder 딥 러닝 다층 퍼셉트론 순환 신경망 LSTM GRU Restricted Boltzmann machine 자기조직화지도 합성곱 신경망 강화 학습 Q 러닝 SARSA 시간차 학습 이론 편향 - 분산 트레이드오프 Computational learning theory Empirical risk minimization PAC learning Statistical learning VC theory v. d. e. h 기계 학습에서의 랜덤 포레스트 ( 영어 : random forest ) 는 분류, 회귀 분석 등에 사용되는 앙상블 학습 방법
전체 부류 ( class ) 집합을 나타내며, p ( c ) { [UNK] displaystyle p } 는 각 부류에 대한 확률 질량 함수이다. 랜덤 포레스트 [ 편집 ] 랜덤 포레스트의 가장 큰 특징은 랜덤성 ( randomness ) 에 의해 트리들이 서로 조금씩 다른 특성을 갖는다는 점이다. 이 특성은 각 트리들의 예측 ( prediction ) 들이 비상관화 ( decorrelation ) 되게하며, 결과적으로 일반화 ( generalization ) 성능을 향상시킨다. 또한, 랜덤화 ( randomization ) 는 포레스트가 노이즈가 포함된 데이터에 대해서도 강인하게 만들어 준다. 랜덤화는 각 트리들의 훈련 과정에서 진행되며, 랜덤 학습 데이터 추출 방법을 이용한 앙상블 학습법인 배깅 ( bagging ) 과 랜덤 노드 최적화 ( randomized node optimization ) 가 자주 사용된다
에서의 랜덤 포레스트 ( 영어 : random forest ) 는 분류, 회귀 분석 등에 사용되는 앙상블 학습 방법의 일종으로, 훈련 과정에서 구성한 다수의 결정 트리로부터 부류 ( 분류 ) 또는 평균 예측치 ( 회귀 분석 ) 를 출력함으로써 동작한다. 목차 1 도입 1. 1 정의 1. 2 역사 1. 3 동기 1. 4 기여 2 결정 트리 2. 1 수학적 표기법 2. 2 훈련과 테스트 과정 2. 2. 1 훈련 단계 2. 2. 2 테스트 단계 2. 3 정보 획득량과 섀넌 엔트로피 3 랜덤 포레스트 3. 1 배깅을 이용한 포레스트 구성 3. 2 임의 노드 최적화 [ 2 ] 3. 2. 1 노드 분할 함수 3. 2. 2 훈련 목적 함수 3. 3 앙상블 모델 4 중요 매개변수 5 특성 5. 1 변수의 중요성 5. 2 k - 최근접 이웃 알고리즘과의 관계 6 응용사례 6
랜덤 포레스트 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전 랜덤 포레스트 위키백과, 우리 모두의 백과사전. 둘러보기로 가기 검색하러 가기 기계 학습과 데이터 마이닝 문제 분류 클러스터 분석 회귀 분석 이상 발견 연관 규칙 강화 학습 구조 기반 예측 특성 공학 특성 학습 온라인 기계 학습 준 지도 학습 비 지도 학습 Grammar induction 지도 학습 ( 통계적 분류. 회귀 분석 ) 결정 트리 학습법 앙상블 학습법 ( 배깅, Boosting, 랜덤 포레스트 ) 최근접 이웃 탐색 k - NN 선형 회귀 나이브 베이즈 인공신경망 로지스틱 회귀 퍼셉트론 상관 벡터 머신 ( RVM ) 서포트 벡터 머신 ( SVM ) 클러스터 분석 BIRCH Hierarchical clustering k - 평균 알고리즘 기댓값 최대화 알고리즘 DBSCAN OPTICS Mean - shift 차원 축소 요인 분석 CCA 독립 성분 분석 LDA 음수 미포함 행렬 분해 주성
5 특성 5. 1 변수의 중요성 5. 2 k - 최근접 이웃 알고리즘과의 관계 6 응용사례 6. 1 키넥트에서의 신체 트랙킹 6. 2 컴퓨터 단층 촬영 영상 내 해부학 구조 검출 및 위치파악 6. 3 다채널 자기공명영상 내 고악성도 신경교종 검출 7 의사코드 [ 11 ] 8 같이 보기 9 각주 10 외부 링크 도입 [ 편집 ] 정의 [ 편집 ] 랜덤 포레스트는 다수의 결정 트리들을 학습하는 앙상블 방법이다. 랜덤 포레스트는 검출, 분류, 그리고 회귀 등 다양한 문제에 활용되고 있다. 역사 [ 편집 ] 초기 랜덤 포레스트는 단일 트리를 확장할 때 가능한 결정 ( available decisions ) 중 임의의 부분집합 ( random subset ) 에서 검색하는 아이디어를 도입한 얄리 아미트 ( Yali Amit ) 와 도널드 게먼 ( Donald Geman )
turn forest object return forest end 랜덤 포레스트 테스트 double [ ] ClassifyDF ( forest, v ) / / allocate memory let P = double [ forest. CountClasses ] / / loop over trees in forest for t = 1 to forest. CountTrees let P'= ClassifyDT ( forest. Tree [ t ], v ) P = P P'/ / sum distributions end / / normalise P = P / forest. CountTrees end 같이 보기 [ 편집 ] 결정 트리 학습법 k - 최근접 이웃 알고리즘 나이브 베이즈 분류 비모수 통계 기계 학습 각주 [ 편집 ] ↑ Yali Amit ; Donald Geman ( 1997 ). " Shape quant
T { [UNK] displaystyle T } 개의 기초 분류기 ( 트리 ) 들을 훈련시킨다. 기초 분류기 ( 트리 ) 들을 하나의 분류기 ( 랜덤 포레스트 ) 로 결합한다 ( 평균 또는 과반수투표 방식 이용 ). 트리는 작은 편향 ( bias ) 과 큰 분산 ( variance ) 을 갖기 때문에, 매우 깊이 성장한 트리는 훈련 데이터에 대해 과적합 ( overfitting ) 하게 된다. 부트스트랩 과정은 트리들의 편향은 그대로 유지하면서, 분산은 감소시키기 때문에 포레스트의 성능을 향상시킨다. 즉, 한 개의 결정 트리의 경우 훈련 데이터에 있는 노이즈에 대해서 매우 민감하지만, 트리들이 서로 상관화 ( correlated ) 되어 있지 않다면 여러 트리들의 평균은 노이즈에 대해 강인해진다. 포레스트를 구성하는 모든 트리들을 동일한 데이터
best then remember f, t, S - l, S - r ; end end end if best gain is insufficient or treeDepth is greater than D return LeafNode ( HistogramExamples ( S ) ( S ) ) ; else treeDepth = treeDepth 1 ; return SplitNode ( f, t, LearnDT ( S - l ) ( S - l ), LearnDT ( S - r ) ) ; end end 랜덤 결정 트리 테스트 double [ ] ClassifyDT ( node, v ) if node. IsSplitNode then if node. f ( v ) > = node. t then return ClassifyDT ( nod
{ T } } [UNK] right | } 이면, 랜덤 포레스트의 모든 트리들은 서로 동일하게 되며, 전체 시스템에 임의성이 주입되지 않는다. [UNK] = 1 { [UNK] displaystyle [UNK] rho = 1 } 인 경우에는 최대의 임의성과 비상관화 ( uncorrelated ) 된 트리들을 얻게 된다. 앙상블 모델 [ 편집 ] 앙상블 모델을 이용한 랜덤 포레스트 테스트 과정. 각 결정트리로부터 얻어진 결과를 평균, 곱하기, 또는 과반수 투표 방식을 통해 최종 결과를 도출해낸다. 포레스트의 모든 트리들은 독립적으로 훈련 단계를 거친다. 테스트 단계에서 데이터 포인트 v { [UNK] displaystyle [UNK] mathbf { v } } 는 모든 트리에 동시로 입력되어 종단 노드에 도달하게 된다. 이러한 테스트 단계는 병렬적으로 진행될 수 있으며, 따라서 병렬 CPU 또는 GPU 하드웨어를
각주 [ 편집 ] ↑ Yali Amit ; Donald Geman ( 1997 ). " Shape quantization and recognition with randomized trees ". 《 Neural Computation 》 9 ( 7 ) : 1545 - 1588. doi : 10. 1162 / neco. 1997. 9. 7. 1545. ↑ 가 나 Tin Kam Ho ( 1998 ). " The Random Subspace Method for Constructing Decision Forests ". 《 IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 》 20 ( 8 ) : 1545 - 1588. doi : 10. 1109 / 34. 709601. ↑ 가 나 Leo Breiman ( 2001 ). " Random Forests ". 《 Machine Learning 》 45 (
기계 학습에서의 랜덤 포레스트(영어: random forest)는 분류, 회귀 분석 등에 사용되는 앙상블 학습 방법의 일종으로, 훈련 과정에서 구성한 다수의 결정 트리로부터 부류(분류) 또는 평균 예측치(회귀 분석)를 출력함으로써 동작한다.