문제
랜덤 포레스트(Random Forest)에 대한 설명으로 가장 옳지 않은 것은?
① 의사결정나무를 기반으로 한 앙상블 기법이다 ② 부트스트랩 샘플링과 특성 부분집합 선택을 사용한다 ③ 개별 나무의 깊이가 깊을수록 항상 성능이 향상된다 ④ 분류와 회귀 문제 모두에 적용 가능하다
정답
3번
해설
랜덤 포레스트에서 개별 나무의 깊이가 너무 깊으면 과적합이 발생할 수 있으므로, 깊이가 깊을수록 항상 성능이 향상된다는 것은 옳지 않습니다. ①②④는 모두 랜덤 포레스트의 올바른 특성입니다. 적절한 깊이 제한을 통해 과적합을 방지하는 것이 중요합니다.