랜덤 포레스트(Random Forest)

이전 포스팅에서 분류에 널리 사용되는 머신러닝 알고리즘 의사결정나무(Decision Tree)에 대해 알아보았다.
의사결정나무는 매우 훌륭한 모델이지만, 학습 데이터에 오버피팅하는 경향이 있다. 가지치기(pruning)같은 방법을 통해 그런 부작용을 최소화하는 전략이 있긴하나 역시나 좀 부족하다.

그래서 본 포스팅에서는 의사결정트리의 오버피팅 한계를 극복하기 위한 전략으로 **랜덤 포레스트(RandomForest)라는 방법을 아주 쉽고 간단하게 소개하고자 한다.

내용이 짧으니 후딱 살펴보자.

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랜덤 포레스트란

랜덤 포레스트는 분류, 회귀 분석 등에 사용되는 앙상블 학습 방법의 일종으로, 훈련 과정에서 구성한 다수의 결정 트리로부터 분류 또는 평균 예측치(회귀)를 출력함으로써 동작한다.

('무작위 숲'이라는 이름처럼) 랜덤 포레스트는 훈련을 통해 구성해놓은 다수의 나무들로부터 분류 결과를 취합해서 결론을 얻는, 일종의 인기 투표같은 거다.

아래 그림처럼.

물론 몇몇의 나무들이 오버피팅을 보일 수는 있지만 다수의 나무를 기반으로 예측하기 때문에 그 영향력이 줄어들게 되어 좋은 일반화 성능을 보인다.

이렇게 좋은 성능을 얻기 위해 다수의 학습 알고리즘을 사용하는 걸 앙상블(ensemble) 학습법이라고 부른다.

일단 랜덤 포레스트에서 각 나무들을 어떻게 생성하는지 알아야 한다. 결론부터 얘기하면.. 배깅(bagging)이라는 프로세스를 통해 나무를 만든다.

배깅(Bagging)

학습 데이터 세트에 총 1000개의 행이 있다고 해보자. 그러면 임의로 100개씩 행을 선택해서 의사결정트리를 만든게 배깅(bagging)이다. 물론 이런 식으로 트리를 만들면 모두 다르겠지만 그래도 어쨌거나 학습 데이터의 일부를 기반으로 생성했다는 게 중요하다.

그리고 이 때 중복을 허용해야 한다는 걸 기억하자.

1000개의 행이 있는 가방(bag)에서 임의로 100개를 뽑아 첫 번째 트리를 만들고 그 100개의 행은 가방에 도로 집어 넣는다. 그리고 다시 1000개의 행에서 또 임의로 100개를 뽑아 두 번째 트리를 만든 후 다시 가방에 집어넣고 뭐 이런 식.

Bagging Features

여기에 트리를 만들 때 사용될 속성(feature)들을 제한함으로써 각 나무들에 다양성을 줘야 한다.

원래는 트리를 만들 때 모든 속성들을 살펴보고 정보 획득량이 가장 많은 속성을 선택해서 그걸 기준으로 데이터를 분할했다. 그러나 이제는 각 분할에서 전체 속성들 중 일부만 고려하여 트리를 작성하도록하는 전략이다.

예를 들면 총 25개의 속성이 있는데, 그 중 5개의 속성만 뽑아서 살펴본 후 그 중 정보 획득량이 가장 높은 걸 기준으로 데이터를 분할하는 거다. 그 다음 단계에서도 다시 임의로 5개만 선택해서 살펴보고.. 이런 식이다.

그렇다면 몇개씩 속성을 뽑는 게 좋을까. 위 예처럼 총 속성이 25개면 5개, 즉 전체 속성 개수의 제곱근만큼 선택하는게 가장 좋다고, 경험적으로 그렇게 나타난다고 한다. (일종의 a rule of thumb이다.)

이제 서로 다른 트리를 만들 수 있게 되었으니 이것들을 모아 '숲'을 이루도록 하면 되는거다.

scikit-learn 사용법

랜덤 포레스트는 파이썬 라이브러리 scikit-learn을 사용하면 쉽게 구현할 수 있다.

sklearn.ensemble 모듈에서 RandomForestClassifier를 불러오면 된다. 단, 숲을 만들 때 나무의 개수를 n_estimators라는 파라미터로 지정해주어야 한다.

RandomForestClassifier는 의사결정나무 DecisionTreeClassifier와 거의 똑같다. 당연히 .fit(), .predict(), .score()같은 메서드를 사용할 수 있다.

요약

• 랜덤 포레스트는 앙상블 머신러닝 모델이다. 다수의 의사결정 트리를 만들고, 그 나무들의 분류를 집계해서 최종적으로 분류한다.
• 오버피팅을 피하기 위해 임의(random)의 숲을 구성하는 거다. 다수의 나무들로부터 분류를 집계하기 때문에 오버피팅이 나타나는 나무의 영향력을 줄일 수 있다.
• 랜덤 포레스트는 학습 데이터 세트에서 임의로 하위 데이터 세트를 추출하여 생성된다. 중복을 허용하기 때문에 단일 데이터가 여러번 선택될 수도 있다. 이 과정을 배깅(bagging)이라고 한다.
• 나무를 만들 때는 모든 속성(feature)들에서 임의로 일부를 선택하고 그 중 정보 획득량이 가장 높은 것을 기준으로 데이터를 분할한다. 만약 데이터 세트에 n개의 속성이 있는 경우 n제곱근 개수만큼 무작위로 선택하는 것이 일반적이다.

출처
https://hleecaster.com/ml-random-forest-concept/