앙상블 학습 랜덤 포레스트 (ensemble learning random forest) Decision Tree의 overfitting되는 약점을 보완해 줄 Random Forest 알고리즘은 여러개의 decision tree를 만들고 각 트리에 데이터를 통과시켜 나온 결과를 종합해 최종 분류하는 알고리즘입니다. 여러개의 트리 중 일부는 overfitting 될 수 있지만 많은 수의 트리를 생성함으로 overfitting이 예측하는데 있어 큰 영향을 끼치지 않게 합니다. 배깅 (Bagging) 배깅은 트리를 만들 때 training set에서 일부 데이터를 활용해 트리를 만드는 것을 말합니다. 예를 들어 training set에 1000개의 데이터가 있다면 100개의 데이터만 임의로 선정해 트리를 만드는..