랜덤 포레스트(Random Forest)는 앙상블 학습 방법 중 하나로, 여러 개의 결정 트리(Classification Trees)를 구성하여 강력한 분류 모델을 만드는 방법입니다. 각 결정 트리는 데이터의 부분 집합을 기반으로 독립적으로 학습하며, 그 결과를 결합하여 최종 예측을 수행합니다. 주요 개념앙상블 학습(Ensemble Learning): Random Forest는 여러 개의 모델을 결합하여 더 강력하고 안정적인 예측을 하려는 앙상블 학습의 한 방법입니다. 각 결정 트리는 서로 다른 데이터 부분 집합에서 학습하고, 그들의 예측을 종합하여 최종 예측을 수행합니다.결정 트리(Decision Tree): Random Forest는 기본적으로 결정 트리를 사용합니다. 결정 트리는 데이터를 분할하여 ..
