Random Forest란?
데이터·피처를 무작위로 샘플링한 여러 결정 트리를 앙상블한 모델이다.
장점
- 과적합에 강함
- 튜닝 덜 민감
- 피처 중요도 제공
- 병렬 학습 가능
Random Forest란?
정의
여러 결정 트리의 예측을 평균한 앙상블 알고리즘. 튜닝 없이 강력한 성능.
다른 표현랜덤 포레스트
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AI 전체 →멀티 에이전트 오케스트레이션
Supervisor·Hierarchy·Network 패턴으로 여러 에이전트 조율.
청킹 전략 상세
고정·문장·계층·의미론적·Agentic 청킹. RAG 품질의 결정.
추론 지연 최적화
TTFT·TPS·Batching·KV Cache·Speculative·Quantization 조합.
A2A
Agent-to-Agent Protocol
에이전트 간 통신 표준. Google이 제안. MCP와 상호 보완.
Accuracy
전체 예측 중 맞춘 비율. 클래스 불균형 시 오해를 유발할 수 있음.
Activation Function
신경망 뉴런의 비선형 변환. ReLU·GELU·Sigmoid·Tanh.