bagging방식에서 bootstrap sampling을 한 data set에 적합시키는 model이 decision tree이면 random forest 알고리즘이 됩니다. 그 이름이 forest인데 여러개의 tree들이 모이면 forest가 된다는 점에서 상당히 어울리는 이름이라고 할 수 있습니다. 몇가지 핵심 아이디어를 나열해보면 다음과 같습니다. bootstrap에 기반하므로 tree를 학습시키는 데이터는 동일한 데이터 row가 포함될 수 있습니다. 다음으로 데이터로부터 decision tree를 성장시킬 때 feature에 대해 information gain이 가장 큰 feature를 선택하여 성장시켰는데 random forest는 데이터의 모든 feature의 information gain을 ..
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