결정트리와 랜덤 포레스트 차이점 쉽게 정리!

결정트리와 랜덤 포레스트 차이점 쉽게 정리! 초보도 이해하는 AI 알고리즘

 

 

 

인공지능(AI)과 머신러닝에 관심이 있다면 ‘결정트리’와 ‘랜덤 포레스트’라는 용어를 한 번쯤 들어보셨을 것입니다.

이 두 가지는 데이터를 분석하고 예측하는 데 자주 사용되는 알고리즘인데요.

하지만 이름만 들어서는 어떤 차이가 있는지 이해하기 어려울 수 있습니다.

쉽게게 이해할 수 있도록 결정트리와 랜덤 포레스트의 개념과 차이점을 쉽게 설명해 드리겠습니다.

 

 

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1. 결정트리란? 나무처럼 가지를 뻗는 알고리즘

결정트리는 데이터를 예측할 때 나무 모양처럼 가지를 뻗어나가며 답을 찾아가는 방법입니다.

쉽게 말해 ‘질문을 계속 던지면서 답을 좁혀가는 방식’이라고 할 수 있습니다.

 

 

결정트리의 원리

1. 첫 번째 질문(루트 노드): 가장 중요한 질문을 던집니다. 예를 들어, ‘이 과일은 껍질이 두꺼운가요?’
2. 두 번째 질문(가지 노드): 첫 번째 질문에 대한 답에 따라 다음 질문이 달라집니다.
3. 결과(잎 노드): 질문을 계속 반복하며 최종적인 답을 도출합니다.

 

예를 들어, 어떤 과일이 귤인지 사과인지 구별하고 싶다면 결정트리는 다음과 같이 작동할 수 있습니다.

• ‘껍질이 두꺼운가요?’ → ‘네’라면 귤, ‘아니요’라면 사과
• ‘껍질이 얇다면 색깔이 무엇인가요?’ → ‘빨강’이면 사과

이렇게 질문을 던지면서 최종적인 결과를 예측하는 것이 결정트리의 기본 원리입니다.

 

 

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2. 랜덤 포레스트란? 여러 개의 결정트리가 모여 있는 숲

 

 

랜덤 포레스트는 말 그대로 ‘랜덤한 결정트리 여러 개가 모여 있는 숲’입니다.

결정트리는 하나의 나무라면, 랜덤 포레스트는 여러 개의 나무가 모여 더 정확한 판단을 내리는 방법입니다.

 

랜덤 포레스트의 원리

1. 여러 개의 결정트리를 만든다: 데이터를 여러 개로 나누고, 각각의 데이터로 다른 결정트리를 만듭니다.
2. 각각의 결정트리가 예측을 한다: 모든 결정트리가 각자 예측을 수행합니다.
3. 다수결(투표)로 최종 결정을 내린다: 각각의 결정트리 결과를 종합해 가장 많은 결정이 나온 답을 최종 정답으로 선택합니다.

예를 들어, 친구 10명에게 ‘이 과일이 귤일까, 사과일까?’라고 물어봤다고 가정해 봅시다.

• 7명이 ‘귤’이라고 답하고, 3명이 ‘사과’라고 답했다면 다수결 원칙에 따라 ‘귤’이 정답이 됩니다.
  이것이 바로 랜덤 포레스트가 작동하는 방식입니다.

 

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3. 결정트리와 랜덤 포레스트의 차이점

결정트리와 랜덤 포레스트는 개념이 비슷하지만 중요한 차이점이 있습니다.

 

구분	결정트리	랜덤 포레스트
데이터 분석 방식	하나의 나무 구조	여러 개의 나무를 조합
예측 정확도	단순하지만 다소 부정확할 수 있음	여러 개의 예측을 종합해 더 정확함
과적합(Overfitting) 문제	과적합 가능성이 높음	과적합을 줄이는 효과
속도	빠르게 결과 도출 가능	여러 개의 결정트리를 생성하므로 속도가 느릴 수 있음

결정트리는 하나의 질문 흐름을 따르기 때문에 직관적이지만, 특정 데이터에 너무 최적화될 위험이 있습니다.

반면, 랜덤 포레스트는 여러 개의 결정트리를 조합하여 더 정확한 결과를 도출할 수 있습니다.

 

 

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4. 결정트리는 언제 사용하면 좋을까?

 

 

결정트리는 다음과 같은 상황에서 유용합니다.

• 데이터가 적고 단순할 때: 적은 양의 데이터로 빠르게 예측해야 할 때 사용하면 효과적입니다.
• 직관적인 해석이 필요할 때: 결과를 쉽게 설명해야 하는 경우(예: 비즈니스 보고서) 결정트리는 유용합니다.

예를 들어, 한 식당에서 ‘손님이 오늘 김밥을 주문할까?’를 예측한다고 가정해 봅시다.

• ‘비가 오는 날인가요?’
• ‘점심시간인가요?’
  이처럼 간단한 조건을 따져서 결정하는 경우 결정트리를 사용하면 빠르고 직관적으로 답을 구할 수 있습니다.

 

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5. 랜덤 포레스트는 언제 사용하면 좋을까?

 

랜덤 포레스트는 다음과 같은 상황에서 유용합니다.

• 데이터가 많고 복잡할 때: 여러 가지 요소가 복합적으로 작용할 때 랜덤 포레스트는 강력한 분석력을 발휘합니다.
• 더 높은 정확도가 필요할 때: 단순한 결정트리보다 정밀한 예측이 필요한 경우 적합합니다.
• 과적합을 방지해야 할 때: 랜덤 포레스트는 여러 개의 결정트리를 조합하므로 특정 데이터에 너무 치우치는 문제를 해결할 수 있습니다.

예를 들어, 온라인 쇼핑몰에서 ‘이 고객이 다음 달에도 구매할까?’를 예측한다고 가정해 봅시다.

• ‘최근 한 달간 몇 번 구매했는가?’
• ‘평균 결제 금액은 얼마인가?’
• ‘장바구니에 상품을 추가했는가?’
  이처럼 여러 개의 요소가 복합적으로 작용할 때 랜덤 포레스트는 데이터를 더 정확하게 분석할 수 있습니다.

 

 

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결정트리와 랜덤 포레스트는 데이터 분석과 예측에 중요한 역할을 하는 알고리즘입니다.

결정트리는 단순하고 직관적인 방식으로 빠르게 결과를 도출할 수 있지만, 특정 데이터에 너무 최적화되는 문제가 있을 수 있습니다.

반면, 랜덤 포레스트는 여러 개의 결정트리를 조합하여 더 정확한 예측을 제공하고, 과적합 문제를 줄일 수 있습니다.

어떤 알고리즘을 사용할지는 분석하려는 데이터의 복잡성과 정확도 요구 사항에 따라 다릅니다.

단순하고 해석이 쉬운 모델이 필요하다면 결정트리를, 더 정교한 예측이 필요하다면 랜덤 포레스트를 선택하면 됩니다.

 

이번 글을 통해 두 개념의 차이점을 명확히 이해하고, AI와 데이터 분석을 더욱 친숙하게 느끼셨길 바랍니다.

 

 

 

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