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랜덤 포레스트는 앙상블 학습 방법 중 하나로, 여러 개의 결정 트리를 사용하여 예측 성능을 향상시키는 모델이다. 각 트리는 데이터의 무작위 부분 집합과 무작위로 선택된 특성들을 사용하여 학습된다. 이 포스트에서는 랜덤 포레스트의 기본 개념, 작동 원리, 장단점 및 활용 사례를 설명한다.🌳 랜덤 포레스트란? (What is Random Forest?)랜덤 포레스트는 여러 개의 결정 트리(Decision Tree)를 결합하여 사용하는 앙상블(Ensemble) 기법이다. 앙상블 기법은 여러 개의 약한 학습기(Weak Learner)를 결합하여 하나의 강력한 학습기(Strong Learner)를 만드는 방법이다. 랜덤 포레스트는 분류(Classification)와 회귀(Regression) 문제 모두에 적용할..

앙상블 학습은 여러 개의 예측 모델을 결합하여 더 강력하고 안정적인 모델을 만드는 기법입니다. 이 방법은 개별 모델의 약점을 보완하고, 강점을 통합하여 전체적인 성능을 향상시키는 데 목적을 둡니다. 이 글에서는 앙상블 학습의 기본 개념, 주요 방법론, 실제 활용 사례를 소개합니다.🤖 앙상블 학습의 기본 개념 (Basic Concepts of Ensemble Learning)앙상블 학습은 여러 개의 약한 학습기(weak learners)를 결합하여 하나의 강한 학습기(strong learner)를 만드는 방법입니다. 여기서 약한 학습기는 무작위 추측보다는 약간 더 나은 성능을 보이는 모델을 의미하며, 강한 학습기는 높은 정확도를 보이는 모델을 의미합니다. 앙상블 학습의 핵심은 다양한 모델을 결합함으로써 ..

금융 위험 모델링은 금융 기관이 위험을 식별, 평가 및 관리하는 데 사용하는 중요한 프로세스이다. 머신러닝(ML)은 이러한 모델링 프로세스를 혁신하고 있으며, 보다 정확하고 효율적인 위험 평가를 가능하게 한다.🏦 금융 위험 모델링의 중요성 (Importance of Financial Risk Modeling)금융 위험 모델링은 금융 기관이 직면한 다양한 위험을 이해하는 데 필수적이다. 이러한 위험에는 신용 위험, 시장 위험, 운영 위험 등이 포함된다. 효과적인 모델링은 다음과 같은 이점을 제공한다.위험 식별 (Risk Identification): 잠재적인 위험을 조기에 식별하여 손실을 예방한다.위험 평가 (Risk Assessment): 위험의 심각성을 평가하여 자원 배분의 우선순위를 정한다.위험 관..