David의 개발 이야기!

랜덤포레스트는 앙상블 버전의 한 버전. 앙상블 학습은 여러 알고리즘, 같은 알고리즘을 여러개 가져와서 조합해 훨씬 더 강력한 모델을 만드는 기법임. 여러 추측 사이의 평균을 내면, 진실에 가까워질 확률 커짐. * RandomForestRegressor 의 n_estimators(추정기 개수) 설정 중요!! 랜덤포레스트는 나무들이 모여서 아웃풋으로 최종예측을 내놓기 때문! 각 나무는 예측을 하고 랜덤포레스트 자체가 마지막 아웃풋을 판정함! -> 나무의 수가 중요!