문제
랜덤 포레스트(Random Forest)에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?
① 단일 의사결정나무보다 항상 해석이 쉽다. ② 배깅(Bagging)과 특성 선택을 결합한 앙상블 기법이다. ③ 부스팅(Boosting) 방식으로 약한 학습기를 결합한다. ④ 선형 회귀모형들을 앙상블한 기법이다.
정답
2번
해설
랜덤 포레스트는 배깅 방식으로 여러 의사결정나무를 학습하되, 각 노드에서 무작위로 선택된 특성들만을 고려하는 앙상블 기법입니다. ①은 반대로 해석이 어려워지고, ③은 부스팅이 아닌 배깅 방식이며, ④는 의사결정나무 기반입니다.