728x90 반응형 SMALL Random Forest3 [Machine Learning] ExtraTree ExtraTree ExtraTrees는 기본적으로 의사결정나무를 기반으로 한 앙상블 학습 방법이다. RandomForest와 같은 ExtraTrees는 특정 결정과 데이터 하위 집합을 무작위로 지정하여 데이터의 과잉 학습과 과적합을 최소화한다. 트리 모델 비교 모델 분산 (Variance) 특징 Decision Tree 높음 단일 의사결정 트리는 일반적으로 하나의 의사결정 경로에서만 학습하기 때문에 학습 중인 데이터에 과적합된다. 단일 의사결정 트리를 통한 예측은 일반적으로 새 데이터에 대해 정확한 예측을 제공하지 않는다. Random Forest 중간 랜덤 포레스트 모델은 다음을 통해 무작위성을 도입하여 과적합 위험을 줄인다. 여러 트리 구축 (n_estimators) 교체를 통한 관찰 그리기(즉, 부.. 2024. 1. 3. Sleep stages classification based on heart rate variability and random forest (4) Classifier model: Random Forest RF는 각 내부 노드에서 p 기능의 부트스트랩 샘플링 하위 집합에서 분할 기능을 선택하는 많은 수의 결정 트리로 구성된다. 트리는 가지치기 없이 CART (Classification And Regression Tree) 방법론을 통해 구축된다. 최종 예측은 앙상블 예측의 다수결로 결정된다. RF의 중요한 기능은 훈련 과정에서 각 기능의 중요성을 평가하는 것이다. 실제로 RF를 구성하는 동안 OOB (out-of-bag) 샘플이라고 하는 원래 훈련 세트의 약 33%가 일반적인 부트스트랩 샘플에서는 발생하지 않는다. 특정 기능의 중요성을 평가하기 위해 처음에는 OOB 샘플에 대한 해당 값을 임의로 치환한다. 그런 다음 수정된 OOB 샘플이 새로운 예측.. 2023. 6. 29. 13. 랜덤 포레스트 (Random Forest) / 에이다부스트 (AdaBoost) 부스팅 (Boosting) 여러 개의 분류기가 순차적으로 학습 수행, 다음 분류기에게는 가중치 (weight)를 부여하면서 학습, 예측 진행한다. 예측 성능이 뛰어나 앙상블 학습을 주도한다. 학습 라운드를 차례로 진행하면서 각 예측이 틀린 데이터에 점점 가중치를 주는 방식이다. 라운드별로 잘못 분류된 데이터를 좀 더 잘 분류하는 모델로 만들어 최종 적으로 모델들의 앙상블을 만드는 방식으로 배깅 알고리즘이 처음 성능을 측정하기 위한 기준 (baseline) 알고리즘으로 많이 사용 된다면, 부스팅 알고리즘은 높은 성능을 내야 하는 상황에서 가장 좋은 선택지이다. 첫 번째 라운드 결과 모델에서 어떤 점은 오차가 큰 부분이다. 두 번째 라운드에서 오답으로 분류된 어떤 점에 가중치를 줘 학습한다. 다시 오류가 큰.. 2021. 12. 22. 이전 1 다음 728x90 반응형 LIST
