그리드서치로 랜덤포레스트 튜닝하기

이 글은 Kaggle의 항공권 예약 데이터셋을 활용하여 랜덤 포레스트 모델을 구현하고 그리드 서치를 통해 하이퍼파라미터를 튜닝하는 과정을 상세히 설명합니다. 데이터셋을 얻고, 전처리하며, 원-핫 인코딩, 학습/테스트 데이터 분리, 오버샘플링 등의 단계를 거쳐 랜덤 포레스트 모델을 학습시킵니다.

이후 모델 성능을 평가하고, 그리드 서치를 이용해 최적의 하이퍼파라미터를 탐색하며, 마지막으로 특성 중요도를 분석합니다. Gemini와 Claude의 도움을 받아 번역 및 수정을 거쳐, 기계 학습의 '나무를 보고 숲을 보지 못하다'는 격언처럼 부분과 전체를 균형 있게 보는 중요성을 강조하며, 실질적인 코드 구현과 함께 머신러닝 모델 튜닝의 전 과정을 다룹니다.