Python의 Random Forest 기술이란 무엇입니까?

Python의 Random Forest 기술이란 무엇인가요?

Random Forest는 분류, 회귀 등의 문제에 적용할 수 있는 강력한 앙상블 학습 알고리즘입니다. 집단 의사결정 방식의 정확성과 견고성을 높이기 위해 여러 의사결정 트리로 구성됩니다. Random Forest를 구축하는 데 필요한 Python 라이브러리 종속성에는 scikit-learn(sklearn)을 사용하는 Random Forest 패키지가 포함됩니다.

랜덤 포레스트란 무엇인가요?

랜덤 포레스트는 데이터 세트를 학습하여 출력 변수의 값을 예측하는 지도 학습 모델입니다. 연속 또는 이산 출력 변수와 함께 작동합니다. 랜덤 포레스트는 여러 의사결정 트리로 구성됩니다. 구성된 분할점에서 변수와 분할점을 무작위로 선택합니다.

랜덤 포레스트의 장점은 무엇인가요?

Random Forest는 현대 데이터 과학에서 가장 널리 사용되는 예측 기술 중 하나가 되는 몇 가지 중요한 장점을 가지고 있습니다.

1. 높은 정확도: Random Forest는 일반적으로 다른 기계 학습 알고리즘보다 정확도가 높습니다. 누락된 데이터와 불확실성을 처리하는 데 탁월합니다.
2. 대규모 데이터 세트에 적합: 랜덤 포레스트는 자연적인 앙상블 구조로 인해 시스템 리소스를 보다 효율적으로 소비하기 때문에 대규모 데이터 과학 문제에서 매우 잘 확장됩니다.
3. 여러 변수 유형을 처리할 수 있습니다. Random Forest는 데이터 유형이나 변수 유형에 제한을 받지 않습니다.
4. 특징 중요도 결정 가능: 랜덤 포레스트는 데이터 세트의 각 변수가 모델에 미치는 영향을 측정하고 변수의 중요도를 기반으로 데이터에서 가장 두드러진 추세와 패턴을 추론할 수 있습니다.

Python을 사용하여 Random Forest를 구현하는 방법은 무엇입니까?

랜덤 포레스트를 구현하려면 Python 라이브러리 scikit-learn(sklearn)을 설치해야 합니다. 설치 단계는 다음과 같습니다.

pip install scikit-learn

설치 후 sklearn 라이브러리에서 제공하는 API를 사용하여 랜덤 포레스트를 구현할 수 있습니다.

이전에 필수 라이브러리를 로드해야 합니다.

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split

일반적으로 다음 4단계를 수행하여 랜덤 포레스트 모델을 훈련하고 이를 사용하여 예측할 수 있습니다.

1. 데이터 로드

이 코드 예제에서는 scikit-learn의 내장 Iris 데이터세트를 사용합니다.

def load_data():
    data = load_iris()
    return data.data, data.target

2. 모델 구축

이 단계에서는 RandomForestClassifier 클래스를 사용하여 RandomForest Classifier를 구축합니다. n_estimators 매개변수는 포리스트의 트리 수를 정의하며, 여기서 각 트리는 무작위 샘플 및 변수로 훈련됩니다. 선택할 권장되는 나무 수는 특정 문제의 크기에 따라 다릅니다. 이 수를 초과하면 훈련 시간이 길어지고 트리가 너무 적으면 모델이 과적합될 수 있습니다. n_estimators参数定义了森林的树数量，其中每个树在随机的样本和变量下训练。建议选择的树数取决于特定问题的大小。超出此数量会导致训练时间增加，而过少的树数可能导致模型过度拟合：

def create_model():
    model = RandomForestClassifier(n_estimators=100,
                                   max_depth=3,
                                   random_state=0)
    return model

在本例中，我们选择树的数量为100，并根据数据集的大小选择深度。我们将max_depth设置为3，以避免过度拟合。

3. 拆分数据

在拟合和评估模型之前，我们需要将数据集拆分为训练集和测试集。在此示例中，我们将训练数据的70％用于训练模型，余下的30％用于评估模型：

def train_test_split_data(X, y, test_size=0.3):
    return train_test_split(X, y, test_size=test_size, random_state=0)

4. 训练与评估模型

在此步骤中，我们使用拆分的数据进行训练和测试。我们使用fit()

def train_model(model, X_train, y_train):
    model.fit(X_train, y_train)
    return model

def evaluate_model(model, X_test, y_test):
    accuracy = model.score(X_test, y_test)
    return accuracy

이 예에서는 데이터 세트의 크기에 따라 트리 수를 100으로 선택하고 깊이를 선택합니다. 과적합을 방지하기 위해 max_length를 3으로 설정했습니다.

데이터 분할

모델을 피팅하고 평가하기 전에 데이터 세트를 훈련 세트와 테스트 세트로 분할해야 합니다. 이 예에서는 훈련 데이터의 70%를 사용하여 모델을 훈련하고 나머지 30%를 모델 평가에 사용합니다.

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split

def load_data():
    data = load_iris()
    return data.data, data.target

def create_model():
    model = RandomForestClassifier(n_estimators=100,
                                    max_depth=3,
                                    random_state=0)
    return model

def train_test_split_data(X, y, test_size=0.3):
    return train_test_split(X, y, test_size=test_size, random_state=0)

def train_model(model, X_train, y_train):
    model.fit(X_train, y_train)
    return model

def evaluate_model(model, X_test, y_test):
    accuracy = model.score(X_test, y_test)
    return accuracy

if __name__ == "__main__":
    X, y = load_data()
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split_data(X, y)
    model = create_model()
    trained_model = train_model(model, X_train, y_train)
    accuracy = evaluate_model(trained_model, X_test, y_test)
    print("Accuracy:", accuracy)

🎜Training and Evaluating the Model🎜🎜🎜이 단계에서는 학습 및 테스트에 분할 데이터를 사용합니다. fit() 메소드를 사용하여 모델을 학습시키고 테스트 데이터를 사용하여 모델의 정확성을 평가합니다. 🎜rrreee🎜전체 코드는 다음과 같습니다. 🎜rrreee🎜결론🎜🎜랜덤 포레스트 구현 단계 Python에는 데이터 로드, 모델 구축, 데이터 분할, 모델 교육 및 평가가 포함됩니다. 랜덤 포레스트 모델을 사용하면 분류 및 회귀 문제를 효율적으로 해결하고 다양한 변수 유형의 처리를 지원할 수 있습니다. 랜덤 포레스트는 매우 유연하기 때문에 다양한 애플리케이션 시나리오에서 사용할 수 있습니다. 🎜

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