분류:랜덤포레스트

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개요[편집 | 원본 편집]

random forest. 분류, 회귀분석에 사용되는 앙상블 학습기법. 여러 개의 의사결정트리를 사용해 오차를 줄이는 기법.

2001년에 레오 브라이만에 의해 제안된 개념. 목표는 분류, 회귀, 클러스터링.

다수의 의사결정트리를 만들고 이들의 답을 다수결로 채택해 결과를 얻는 것. 부정확한 학습을 집단화 하여 정밀도를 높혔다.

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