blog:easy_random_forest

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-가장 좋은 방법은 모든 가능한 나무를 그린 후에 데이터를 잘 설명하는 것을 고르는 것이겠다. 하지만 이는 변수의 수, 데이터의 수가 많아지면 거의 불가능한 일이기 때문에 ''욕심쟁이Greedy'' (귀차니즘) 방법을 사용한다. 가장 잘 나누는 변수 -> 그 다음 변수 -> 그다음 변수... 해서 결론이 나올 때까지 반복하여 나무를 그리는 것이다.+가장 좋은 방법은 모든 가능한 나무를 그린 후에 데이터를 잘 설명하는 것을 고르는 것이겠다. 하지만 이는 변수의 수, 데이터의 수가 많아지면 거의 불가능한 일이기 때문에 가장 잘 나누는 변수 -> 그 다음 변수 -> 그다음 변수... 해서 결론이 나올 때까지 반복하여 나무를 그리는 방법을 사용한다. 단계별로 당장의 최선을 찾아간다는 의미로 ''욕심쟁이Greedy'' 방법이라고 한다.
  
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 그 전에 미리 알아두어야 할 것은, 모든 머신러닝 방법은 Trade-off 관계가 있다는 것이다. 모든 문제에 무조건 다 잘 들어맞는 모형은 아직까지는 세상에 존재하지 않는다는 것을 알아야 한다. 성능이 좋은 모형은 대부분 복잡한 방법을 사용하고, 계산 시간이 늘어나거나 설명하기가 어려워진다. 반대로 간단한 모형은 계산이 빠르거나 설명이 쉬우나 성능이 못 미친다. 이 점을 염두하고 실제 풀고자 하는 문제와 목적에 맞는 모형을 사용하는 것이다. 그 전에 미리 알아두어야 할 것은, 모든 머신러닝 방법은 Trade-off 관계가 있다는 것이다. 모든 문제에 무조건 다 잘 들어맞는 모형은 아직까지는 세상에 존재하지 않는다는 것을 알아야 한다. 성능이 좋은 모형은 대부분 복잡한 방법을 사용하고, 계산 시간이 늘어나거나 설명하기가 어려워진다. 반대로 간단한 모형은 계산이 빠르거나 설명이 쉬우나 성능이 못 미친다. 이 점을 염두하고 실제 풀고자 하는 문제와 목적에 맞는 모형을 사용하는 것이다.
  
-> 성능(잘 맞춤) <-> 이해+> 성능이 좋다(잘 맞춤) <-> 사람이 이해하기 쉬움, 계산이 빠름
  
 아래의 장단점도 특정 문제나 목적에 따라서 달라질 수 있기 때문에 분석가들이 모형 선택에 고민을 하는 것이다. 아래의 장단점도 특정 문제나 목적에 따라서 달라질 수 있기 때문에 분석가들이 모형 선택에 고민을 하는 것이다.
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-===== 단점은 없니? =====+===== 단점은 없나? =====
 모든 모형에는 단점이 있다. 위의 장점들도 어떤 문제나 상황에서는 틀린 말이 되는 경우도 많다.  모든 모형에는 단점이 있다. 위의 장점들도 어떤 문제나 상황에서는 틀린 말이 되는 경우도 많다. 
  
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 ''되도록 모형에 대한 질문보다 변수와 데이터에 대한 질문을 해보도록 하자'' ''되도록 모형에 대한 질문보다 변수와 데이터에 대한 질문을 해보도록 하자''
 ===== Reference ===== ===== Reference =====
-[[data_analysis:random_forest|]] 수식이 가미된 매운맛 버전+[[data_analysis:random_forest|]] 수식있는 매운맛 버전
 An Introduction to Statistical Learning,  Gareth M. James 外, Springer, 2014 An Introduction to Statistical Learning,  Gareth M. James 外, Springer, 2014
 The Elements of Statistical Learning,  Trevor Hastie 外, Springer, 2001 The Elements of Statistical Learning,  Trevor Hastie 外, Springer, 2001
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