인프런 커뮤니티 질문&답변

"100~500 사이로 설정하는 것을 추천드립니다.
일반적으로 n_estimators 값이 너무 작으면 모델이 과소적합될 가능성이 높아집니다.
만약 적은 n_estimators로도 성능이 충분히 높다면, 튜닝 없이 기본값을 사용하는 것을 저라면 선택할 것 같아요!

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.

미나님께서 질문해주신 랜덤포레스트 모델에서의 n_estimators 설정은 모델의 성능과 효율성에 중요한 영향을 미칩니다. n_estimators는 랜덤포레스트에서 생성할 결정 트리의 수를 의미합니다. 일반적으로 100개 이상의 트리를 설정하는 것이 안정적인 성능을 보이는 경우가 많으나, 때로는 50개의 트리로도 높은 성능을 보일 수 있습니다.

트리의 수를 증가시키면 모델의 예측 정확도는 개선될 가능성이 있지만, 이렇게 하면 계산 비용이 커질 수 있습니다. 따라서, 최적의 트리 개수를 찾기 위해서는 데이터셋과 문제의 특성에 따라 다양한 값으로 실험해보는 것이 중요합니다. 때로는 100 미만의 값에서도 충분히 좋은 성능을 보이는 경우도 있으므로, 테스트한 결과를 토대로 설정을 조정하시면 됩니다.

또한, 모델의 성능은 단순히 n_estimators 뿐만 아니라 다른 하이퍼파라미터(예: max_depth, min_samples_split 등)에도 영향을 받기 때문에, 이를 함께 최적화하는 것이 좋습니다.

관련 질문과 답변을 참고하실 수 있는 링크들을 제공해드립니다:
- 모델 파라미터 튜닝에 대한 학습: n_estimators 설정값의 범위에 대한 다른 토론과 팁을 확인할 수 있습니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.