문제
랜덤 포레스트(Random Forest)에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?
① 여러 개의 의사결정나무를 결합한 앙상블 기법이다. ② 부트스트랩 샘플링을 통해 다양한 훈련 데이터를 생성한다. ③ 각 노드에서 모든 변수를 고려하여 최적 분할을 선택한다. ④ 과적합을 줄이고 예측 성능을 향상시키는 효과가 있다.
정답
3번
해설
랜덤 포레스트는 각 노드에서 전체 변수 중 일부만 무작위로 선택하여 최적 분할을 찾습니다. 이것이 '랜덤'의 핵심입니다. ①②④는 모두 랜덤 포레스트의 올바른 특징입니다.