Random Forest with Grid Search

이 글은 머신러닝 알고리즘 중 하나인 Random Forest를 Google Colab 환경에서 구현하는 방법을 단계별로 설명합니다. Random Forest는 개별 결정 트리보다 일반적으로 더 나은 성능을 제공하며, 이 글에서는 데이터셋 준비, 전처리(원-핫 인코딩, 오버샘플링), 모델 학습, 성능 검증, 그리고 Grid Search를 이용한 하이퍼파라미터 튜닝 및 특성 중요도 분석까지 다룹니다.

Kaggle의 Flight booking 데이터를 예제로 사용하여 실제적인 구현 과정을 보여주며, 머신러닝 모델 개발의 전반적인 흐름을 이해하는 데 도움을 줍니다.