랜덤 포레스트(Random Forests) 랜덤 포레스트는 트리들의 상관성을 제거하는 방법(decorrelate)으로 bagged tree에 대해 성능 향상을 제공합니다. bagging을 수행하기 위하여 decision tree를 구축해야 합니다. decision tree를 구축할 때, 전체 p개의 변수들 중에서 무작위 m개의 변수들로 분할을 수행할 것인지 고려해야 합니다. 분할은 이 m개의 변수중 하나만을 사용하여 진행하고, 각 분할에서 새로운 m개의 변수를 추출합니다. 일반적으로 m = $\sqrt{q}$로 선정합니다. 예를 들어 p=13이면 m=4를 선택합니다. 다른 말로하면, random forest를 만드는 도중에 트리의 각 분할에서 알고리즘은 사용가능한 다수의 변수들을 고려하는 것이 허용되지 ..
