꿈라CBT다음 <보기>의 결과에 대한 진단으로 가장 적절한 것은?
보기
변수가 100개인 분류 문제에서 랜덤 포레스트의 분할 후보 변수 수(mtry)를 바꾸며 실험하였다.
- mtry = 100(전체): 개별 트리 성능은 높았으나 앙상블 성능은 기대에 못 미쳤다.
- mtry = 10: 개별 트리 성능은 다소 낮았지만 앙상블 성능이 가장 좋았다.
- 1mtry가 크면 트리들이 비슷해져 상관이 높아지고, 앙상블의 분산 감소 효과가 줄어든 것이다.
- 2mtry가 클수록 각 트리가 정확해지므로 앙상블 성능도 반드시 함께 좋아져야 하며, 결과에 오류가 있다.
- 3mtry는 계산량에만 영향을 주는 설정이므로 두 실험의 성능 차이는 우연에 가깝다.
- 4mtry = 10은 정보를 90% 버리는 설정이므로 개별 트리가 과소적합되었고, 앙상블 성능이 좋게 나온 것은 검증 세트의 문제이다.