랜덤포레스트(with Scikit-learn)

1 개요

사이킷런으로 랜덤포레스트를 만들 수 있다.

2 랜덤 포레스트

절차	설명	방법
패키지 불러오기 및 데이터 정리		from sklearn.enssemble import RandomForestClassifier data = [ [1,2,4], [1,5,3], [1,5,2] ] # 데이터와 레이블 정리 data = [] label = [] for row in data: data.append(row[0], row[1]) # 판단의 기초가 되는 데이터리스트를 만든다. label.append(row[2]) # 판단의 결과를 모은다. 데이터프레임을 활용하는 경우.(열 이름을 사용해 분리하는 게 가장 간단하고 직관적이다.)
학습	일반적으로 machine이라는 이름보다, classifier의 약자인 clf를 주로 쓴다.	machine = RandomForestClassifier() # 객체 지정 machine.fit(data, label) # 데이터와 레이블 지정

이후 사용법은 위와 같다.