랜덤포레스트(Random Forest)에 대한 설명으로 적절하지 않은 … | [ADsP] 데이터분석 준전문가 기출유형 모의고사 2회 상세 페이지

랜덤포레스트는 수많은 나무의 결과를 결합하므로 단일 나무보다 해석이 어렵다.
대신 변수 중요도로 각 변수의 기여를 요약해 해석을 보완한다.
부트스트랩 표본으로 나무를 키우는 것은 배깅 원리이다.
분기마다 후보 변수를 무작위로 골라 나무 간 상관을 낮춘다.
학습에 빠진 OOB 표본으로 별도 검증 없이 오차를 추정한다.