다 5가 아니라고 판별하는 데에도 불구하고 정확도가 90이 넘게 나온다. 어떻게 이런 결과가 나오는 것일까?
숫자 5는 학습 데이터 상에서 10퍼센트 정도의 분포를 차지한다. 그래서 무조건 이것은 5가 아니라고 하면 맞을 확률이 자연스럽게 90퍼센트가 넘게 되는 것이다.
이와 비슷한 경우로 1%의 사람에게서만 발병되는 아주 희귀한 병에 대해서 진단을 할 때 관련 모델을 만들면 그 모델이 100%에 대해 그 병이 아니다라고 진단을 내리게 되면 그 진단의 Accuracy는 99%가 되나, 그 모델은 좋은 모델이라고 할 수 없는 것이다. 왜냐하면 그 병을 지닌 사람에 대해서 정확한 진단을 내릴 수 없게 되기 때문이다.
지금까지 MNIST 문제를 이진 분류해보았다. 이번엔 원래의 MNIST 분류 문제의 목적에 맞게 다중 분류를 해보도록 하자.
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
softmax_reg = LogisticRegression(multi_class="multinomial",solver="lbfgs", C=10) # multinomial로 설정하면 multiclass에 대한 logisticregression이 가능
softmax_reg.fit(X_train, y_train)
softmax_reg.predict(X_train)[:10] # array([5, 0, 4, 1, 9, 2, 1, 3, 1, 4], dtype=uint8) # 정확히 예측하고 있다.
from sklearn.metrics import accuracy_score
y_pred = softmax_reg.predict(X_test)
accuracy_score(y_test, y_pred) # 0.9243
위의 모델을 조금 더 향상시키도록 하자.
Data Augmentation
가지고 있는 학습데이터에 레이블을 유지한 채 약간의 변형을 가해 데이터를 더하여 모델을 새로 학습했을 때 조금 더 안정적인 모델을 만들어낼 수 있을 것이다.
from scipy.ndimage.interpolation import shift
# 오른쪽이나 아래로 이미지를 조금씩 shift시키는 함수
def shift_image(image, dx, dy):
image = image.reshape((28, 28))
shifted_image = shift(image, [dy, dx], cval=0, mode="constant")
return shifted_image.reshape([-1])
image = X_train[1000]
shifted_image_down = shift_image(image, 0, 5) # 아래쪽으로 이동
shifted_image_left = shift_image(image, -5, 0) # 왼쪽으로 이동
plt.figure(figsize=(12,3))
plt.subplot(131)
plt.title("Original", fontsize=14)
plt.imshow(image.reshape(28, 28), interpolation="nearest", cmap="Greys")
plt.subplot(132)
plt.title("Shifted down", fontsize=14)
plt.imshow(shifted_image_down.reshape(28, 28), interpolation="nearest", cmap="Greys")
plt.subplot(133)
plt.title("Shifted left", fontsize=14)
plt.imshow(shifted_image_left.reshape(28, 28), interpolation="nearest", cmap="Greys")
plt.show()
X_train_augmented = [image for image in X_train]
y_train_augmented = [label for label in y_train]
# 레이블을 유지한 채 shift한 데이터를 추가하는 작업
for dx, dy in ((1, 0), (-1, 0), (0, 1), (0, -1)):
for image, label in zip(X_train, y_train):
X_train_augmented.append(shift_image(image, dx, dy))
y_train_augmented.append(label)
X_train_augmented = np.array(X_train_augmented)
y_train_augmented = np.array(y_train_augmented)
X_train_augmented.shape # (300000, 784) # 원래의 데이터보다 5배만큼 늘어났다.
# 같은 레이블의 데이터가 연속으로 있으면 모델을 학습하는 데 있어서 좋지 않은 영향을 끼칠 것이다. 그래서 데이터를 섞어주는 작업을 하자.
shuffle_idx = np.random.permutation(len(X_train_augmented))
X_train_augmented = X_train_augmented[shuffle_idx]
y_train_augmented = y_train_augmented[shuffle_idx]
# 모델 학습
softmax_reg_augmented = LogisticRegression(multi_class="multinomial",solver="lbfgs", C=10)
softmax_reg_augmented.fit(X_train_augmented, y_train_augmented)
y_pred = softmax_reg_augmented.predict(X_test)
accuracy_score(y_test, y_pred) # 0.9279 # data augmentation을 진행하기 전보다 0.002정도 오른 것을 확인할 수 있다.
# 0.002면 작은 수치일 수도 있으나, 이미 잘 나온 모델에서 조금이라도 정확도를 올렸다는 것은 굉장히 유의미한 일이다.
Titanic 데이터셋에 대해 분류하기
import numpy as np
import pandas as pd
train_data = pd.read_csv("titanic.csv")
속성들
Survived: that's the target, 0 means the passenger did not survive, while 1 means he/she survived.
Pclass: passenger class.
Name,Sex,Age: self-explanatory
SibSp: how many siblings & spouses of the passenger aboard the Titanic.
Parch: how many children & parents of the passenger aboard the Titanic.
Ticket: ticket id
Fare: price paid (in pounds)
Cabin: passenger's cabin number
Embarked: where the passenger embarked the Titanic
이 중 Ticket같은 경우는 고유한 번호가 될 가능성이 높은데 고유한 식별자를 feature data로 쓰면 학습을 할 때 고유한 정보를 외우는 수준까지 갈 수도 있기 때문에(이 고유한 식별자에 집중하게 될 수도 있기 때문에) 예측값이 굉장히 안 좋아질 수도 있다. 그렇기 때문에 사용하지 않는 것이 더 좋다고 볼 수 있다.
총 20640개의 데이터에서 16512개의 데이터가 훈련용, 4128개의 데이터가 테스트용으로 임의로 뒤섞여 분리되었다.
그러나 위 방법에는 문제점이 하나 있다. 바로, 테스트 데이터를 뽑아내는 작업을 한 번만 하게 되는 것이 아니라 여러 번 하게 될 가능성이 높다는 것이다. 예를 들어 새로운 데이터가 들어왔을 때 다시 한 번 훈련 데이터와 테스트 데이터로 나누고 싶은 경우가 생길 수도 있는데 이 때, 또 위의 함수를 사용한다면 이전 훈련 데이터에 속하던 데이터들이 테스트 데이터로 속하게 될 수도 있고 반대의 경우가 생기게 될 수도 있을 것이다. 그러나 우리가 원하는 것은 한 번 테스트 데이터였던 데이터들은 계속 테스트 데이터로 남는 것이다.
test_set_check에서 식별자가 들어왔을 때, crc32 함수를 해싱 함수로 사용하고, & 기호는 bitwise and function이다. 위의 0xffffffff 숫자는 (2^32)-1이다. 저렇게 하게 되면 2^32으로 나눈 나머지 값이 되는 것이다. 그래서 식별자가 들어오면 이 식별자를 가진 데이터가 테스트 데이터에 속하는지 속하지 않는지 True or False를 반환하게 된다.
이제 식별자가 될 column을 추가해주어 보도록 하자.
# 인덱스를 id로 추가
housing_with_id = housing.reset_index() # adds an `index` column
train_set, test_set = split_train_test_by_id(housing_with_id, 0.2, "index")
위의 방법에는 문제점이 있다. 왜냐하면 id가 되려면 id는 늘 일정히 유지를 해야 하는데 행 번호를 id로 쓰게 되면 나중에 데이터베이스가 update 되어 몇몇 데이터들은 사라질 수도 있고, 중간에 삽입이 될 수도 있고(이런 문제를 방지하기 위해선 늘 새로운 데이터는 뒤에 넣어주어야 한다는 제약이 생기게 되기도 한다.), ... 그렇게 되면 행 번호가 바뀌게 될 수도 있기 때문이다.
그래서 id를 만드는 데 안전한 feature들을 사용하도록 해야 한다.
# 경도와 위도를 사용한 식별자 생성
housing_with_id["id"] = housing["longitude"] * 1000 + housing["latitude"]
train_set, test_set = split_train_test_by_id(housing_with_id, 0.2, "id")
train_set.head()
위 데이터에서 가장 unique한 데이터인 지리적 속성을 사용해서 식별자를 생성할 수 있게 된다. id는 다음과 같은 새로운 column의 형태로 생성된다.
우리의 scikit-learn에서 친절하게도 기본적으로 제공되는 데이터분할 함수가 있다.
from sklearn.model_selection import train_test_split
train_set, test_set = train_test_split(housing, test_size=0.2, random_state=42)
위 우리가 생성한 함수에서처럼 20퍼센트의 데이터를 test 데이터로 사용할 것이고, 훈련 데이터는 train_set에, 테스트 데이터는 test_set에 저장되게끔 할 것이다. 결과는 직접 생성한 함수와 같다. 그러나 이렇게 하게 되면 우리가 식별자를 잘 나눠주었음에도 불구하고 문제가 생길 수 있다. 예를 들어 얘기하자면, 투표가 있으면 남성과 여성의 투표 전체적 비율이 훈련 데이터와 테스트 데이터에도 잘 보존이 될 수 있도록 해야 공평한 테스트가 이뤄진다고 볼 수 있을 것이다. 그래서 이러한 경우를 위해서 우리는 계층적 샘플링(stratified sampling)을 한다.
위 데이터의 경우에는 가장 중요한 특성인 'median income'의 분포가 훈련 데이터, 테스트 데이터에 잘 나타날 수 있도록 해보겠다.
housing["median_income"].hist()
위 데이터들을 그룹으로 나눠 연속적인 데이터에 범주형(categorical) 데이터로 변환해보도록 하자.
# Download the California image
images_path = os.path.join(PROJECT_ROOT_DIR, "images", "end_to_end_project")
os.makedirs(images_path, exist_ok=True)
#DOWNLOAD_ROOT = "https://raw.githubusercontent.com/ageron/handson-ml2/master/"
DOWNLOAD_ROOT = "https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%BA%98%EB%A6%AC%ED%8F%AC%EB%8B%88%EC%95%84%EC%A3%BC#/media/%ED%8C%8C%EC%9D%BC:USA_California_location_map.svg"
filename = "california.png"
#나 같은 경우는 주석친 교수님이 주신 사이트에 캘리포니아 지도 이미지가 나타나지 않아 아래의 이미지를 따로 다운로드 받아 사용하였다...
import matplotlib.image as mpimg
california_img=mpimg.imread(os.path.join(images_path, filename))
ax = housing.plot(kind="scatter", x="longitude", y="latitude", figsize=(10,7),
s=housing['population']/100, label="Population",
c="median_house_value", cmap=plt.get_cmap("jet"),
colorbar=False, alpha=0.4,
)
plt.imshow(california_img, extent=[-124.55, -113.80, 32.45, 42.05], alpha=0.5,
cmap=plt.get_cmap("jet"))
plt.ylabel("Latitude", fontsize=14)
plt.xlabel("Longitude", fontsize=14)
prices = housing["median_house_value"]
tick_values = np.linspace(prices.min(), prices.max(), 11)
cbar = plt.colorbar()
cbar.ax.set_yticklabels(["$%dk"%(round(v/1000)) for v in tick_values], fontsize=14)
cbar.set_label('Median House Value', fontsize=16)
plt.legend(fontsize=16)
save_fig("california_housing_prices_plot")
plt.show()
상관관계(Correlations) 관찰하기
corr_matrix = housing.corr()
corr_matrix["median_house_value"].sort_values(ascending=False)
# from pandas.tools.plotting import scatter_matrix # For older versions of Pandas
from pandas.plotting import scatter_matrix
# 특성 몇 개만 살펴봄
attributes = ["median_house_value", "median_income", "total_rooms",
"housing_median_age"]
scatter_matrix(housing[attributes], figsize=(12, 8))
save_fig("scatter_matrix_plot")
여기서 median_house_value와 median_income 사이에서의 상관관계를 살펴보면
50만불에서의 데이터가 많이 모여있다는 사실을 알 수 있다. 우리는 이를 통해 집 값이 50만 불 이상으로 넘어가는 값들에 대해서는 딱 50만 불로 정제를 했을 것이라는 사실을 유추할 수 있다. 이런식으로 비정상적으로 보이는 데이터 같은 경우는 가능하면 traininig data에서 제거시켜주는 것이 모델 학습에 더 좋은 결과를 나타내어 줄 것이다.
우리는 다양한 특성들을 조합해서 실험을 해볼 수 있다.
가령, 가구당 방 개수가 평균적으로 몇 개일지,
침대방의 비율은 얼마나 될지,
가구당 인원은 얼마나 되는지 등에 대해서 있는 특성을 조합해 새로운 특성으로써 만들어 사용할 수 있다.
bedrooms per room같은 경우에는 하나의 집에서 침실이 차지하는 비율인데 집이 당연히 크면 클수록 침실로 쓸 방들은 제한이 되고, 다른 방들의 비율이 더 늘어날 것이다.
이 외에도 또다른 새로운 사실들을 많이 유추해 낼 수 있을 것이다.
이제는 실제로 모델에 데이터를 학습시키기 위하여 조금 더 데이터를 정제하는 작업을 거쳐보도록 하겠다.
데이터는 수동으로 변환하는 것보다 자동으로 변환하는 것에 대한 장점은 다음과 같다.
새로운 데이터에 대한 변환을 손쉽게 재생산(reproduce)할 수 있다.
향후에 재사용(reuse)할 수 있는 라이브러리를 구축할 수 있다.
실제 시스템에 가공되지 않은 데이터(raw data)를 알고리즘에 쉽게 입력으로 사용할 수 있도록 해준다.
여러 데이터 변환 방법을 쉽게 시도해 볼 수 있다.
데이터를 정제하기 이전, 데이터를 가공할 필요가 없는 median_house_value 데이터는 따로 빼둔다.
housing = strat_train_set.drop("median_house_value", axis=1) # drop labels for training set
housing_labels = strat_train_set["median_house_value"].copy()
이제 본격적으로 데이터를 정제해보도록 하자.
머신러닝 알고리즘을 위해 데이터를 준비한다.
데이터 정제(Data Cleaning)
누락된 특성(missing values, null values) 다루는 방법들 - 우리가 사용하는 데이터에선 'total_bedrooms' 특성만이 missing values가 존재했다!
median = housing["total_bedrooms"].median() sample_incomplete_rows["total_bedrooms"].fillna(median, inplace=True)
위의 작업같은 경우에도 또 한 번 친절한(!!) Scikit-learn에서는 SimpleImputer라는 클래스를 통해 기능을 제공하고 있다.
SimpleImputer를 사용해보자.
from sklearn.impute import SimpleImputer
imputer = SimpleImputer(strategy="median")
위 같은 경우는 strategy를 median으로 설정해 null 값인 부분에 중위값으로 대신해서 채워넣는 작업을 한다.
그런데 SimpleImputer는 수치형 특성에만 작동이 되기 때문에 텍스트 특성은 제외하고 작업을 진행하여야 한다.
housing_num = housing.drop("ocean_proximity", axis=1)
imputer.fit(housing_num)
X = imputer.transform(housing_num)
# 이 때 X는 numpy array를 리턴하기 때문에 다시 pandas DataFrame으로 만들어 주어야 한다.
housing_tr = pd.DataFrame(X, columns=housing_num.columns,
index=housing.index)
데이터셋을 기반으로 모델 파라미터들을 추정하는 객체를 추정기라고 합니다(예를 들자면 imputer). 추정자체는 fit() method에 의해서 수행되고 하나의 데이터셋을 매개변수로 전달받습니다(지도학습의 경우 label을 담고 있는 데이터셋을 추가적인 매개변수로 전달)
일부 추정기는 주어진 새로운 데이터셋에 대해 예측값을 생성할 수 있습니다. 앞에서 사용했던 LinearRegression도 예측기입니다. 예측기의 predict() method는 새로운 데이터셋을 받아 예측값을 반환합니다. 그리고 score() method는 예측값에 대한 평가지표를 반환합니다.
텍스트와 범주형 특성 다루기
위 데이터 중 범주형 특성이 하나 있었다. 바로 'ocean_proximity'이다. 이 데이터는 어떻게 처리를 해야 모델에서 쉽게 처리할 수 있을까?
각 범주를 Numerical한 형태로 바꿔주면 Machine Learning Algorithm에 활용할 수 있을 것이다.
OrdinalEncoder는 카테고리들을에 대한 리스트를 생성했고, 그 리스트의 순서에 따라 값을 변환하는 즉, 0번째 자리에 있는 범주값은 0으로 변경하고 1번째 자리에 있는 범주값은 1로 변경하는... 굉장히 단순한 인코더인 것이다.
이 OrdianlEncoder에는 약간의 문제가 있다.
머신러닝 모델같은 경우에는 특성의 값이 비슷할수록 두 개의 샘플이 비슷하다는 것이 성립할 때 학습이 쉬워지게 된다. 그러나 위와 같은 경우에는 집이 바다에 얼마나 가까운지에 대한 속성인데 이 속성에 특징에 대해 전혀 분간을 즉, 어떤 집이 바다와 가까운지, 어떤 집이 바다와 가깝지 않은지에 대해 전혀 분간할 수 없게 된다. 이러한 문제점을 보완하기 위한 방법이 바로 One-hot encoding이다.
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
cat_encoder = OneHotEncoder()
housing_cat_1hot = cat_encoder.fit_transform(housing_cat)
#One-hot encoding은 sparse matrix(하나의 값만 1이고 나머진 전부 0이기 때문에 공간 사용을 optimize하기 위해 저장한 특별한 형태)이기
#때문에 이를 보기 위해 다음과 같이 선언해준다.
housing_cat_1hot.toarray()
'''
#애초에 sparse option을 False로 주어 일반적인 Array로 생성해 보아도 된다.
cat_encoder = OneHotEncoder(sparse=False)
housing_cat_1hot = cat_encoder.fit_transform(housing_cat)
housing_cat_1hot
'''
나만의 변환기(Custom Transformers) 만들기
Scikit-Learn이 물론 유용한 변환기를 많이 제공하지만, 경우에 따라 특수한 데이터 처리 작업을 해야 할 경우가 많다. 이 때 나만의 변환기를 만들 수 있다.
반드시 구현해야 할 method들은 다음과 같다.
fit()
transform()
앞에서 우리는 feature들에 대한 조합으로 새로운 특성(rooms_per_household, population_per_household)을 만들어 보았다. 이 두 개의 새로운 특성을 데이터셋에 추가하는 작업을 해보도록 하자.
+) add_bedrooms_per_room(하이퍼 파라미터) = True로 주어지면 bedrooms_per_room 특성을 추가하자.
from sklearn.base import BaseEstimator, TransformerMixin
# column index
rooms_ix, bedrooms_ix, population_ix, households_ix = 3, 4, 5, 6
class CombinedAttributesAdder(BaseEstimator, TransformerMixin):
def __init__(self, add_bedrooms_per_room = True): # no *args or **kargs
self.add_bedrooms_per_room = add_bedrooms_per_room
def fit(self, X, y=None):
return self # nothing else to do
def transform(self, X):
rooms_per_household = X[:, rooms_ix] / X[:, households_ix]
population_per_household = X[:, population_ix] / X[:, households_ix]
if self.add_bedrooms_per_room:
bedrooms_per_room = X[:, bedrooms_ix] / X[:, rooms_ix]
return np.c_[X, rooms_per_household, population_per_household,
bedrooms_per_room]
else:
return np.c_[X, rooms_per_household, population_per_household]
attr_adder = CombinedAttributesAdder(add_bedrooms_per_room=False)
#housing.values라는 값을 사용해 Numpy Array를 넘겼다고 보면 된다. 즉, 위에서의 X는 Numpy Array 데이터라는 것이다.
housing_extra_attribs = attr_adder.transform(housing.values)
#위를 실행시킬 때 numpy array로 변환시켜 넘겼기 때문에 return된 값도 numpy array이다.
#이를 DataFrame으로 변환하기 위하여 다음의 코드를 실행시켜야 한다.
housing_extra_attribs = pd.DataFrame(
housing_extra_attribs,
columns=list(housing.columns)+["rooms_per_household", "population_per_household"],
index=housing.index)
housing_extra_attribs.head()
특성 스케일링(Feature Scaling)
범위가 너무 넓은 특성을 특정 범위 내에 있도록 스케일링하는 작업이다. 특성 스케일링은 다음과 같은 것들이 있다.
Min-max scaling : 0과 1사이 값이 되도록 조정
표준화(standardlization) : 평균 0, 분산 1이 되도록 만들어 준다.(Scikit-Learn의 StandardScaler)
비교적 계수값이 작은 경우에는 반드시 영향이 없는 것일까?반드시 그런 것은 아니다. 다른 특성들 가운데 겹치는 부분, 관련성이 많은 부분이 있을 수도 있다. 이러한 경우에는 그 특성들 모두가 중요하다 해서 모든 값들이 큰 값을 가지거나, 작은 값을 가지거나 그러지 않고 하나만 큰 값을 가지고 나머진 작은 값을 가진다는 등 나타날 수 있어 계수들의 크기만 갖고 중요하다 아니다라고 판단하는 것은 위험한 판단일 수 있다.
7만불(대략 8천만원)정도가 평균적으로 에러가 나고 있다. 작은 에러라고 치부하고 넘어갈 수는 없을 것 같다. 게다가 테스트 데이터셋도 아니고 훈련 데이터셋에서 나는 에러라서... 우리가 적용한 모델에서 과소적합이 일어났음을 예상해볼 수 있을 것 같다... 왜 과소적합이 일어났을까?
우리는 몇 가지 근거를 생각해볼 수 있다.
특성들(features)이 충분한 정보를 제공하지 못했다.
모델이 충분히 강력하지 못했다.
우리는 두 번째 근거에 초점을 맞춰보도록 하겠다. 이번엔 강력한 비선형모델인 DecisionTreeRegressor를 사용해 보도록 하자.
잠깐 DecisionTreeRegressor가 뭔지 간단히 알아보도록 하자.
제일 위에 노드가 있다. 그 옆에 노드들이 있다. 이런 식으로 노드들 밑에 자식 노드들이 있는 우리들이 흔히 잘 아는 트리 구조이다.
그 노드 각각에는 Feature 이름이 주어진다. a라는 feature가 가장 위의 노드가 있다고 하면 들어온 데이터의 a와 일치하는 특성이 a에 정해진 특성 값보다 작으면 왼쪽 노드로 이동하게 된다.
다른 특성에도 마찬가지로 작으면 왼쪽, 크면 오른쪽 노드로 이동을 하다가 최종적으로 예측값을 return해내는 형태이다.
그렇다면 DecisionTreeRegressor 모델은 선형모델보다 나을까? 과대적합(Overfitting)이진 않을까?
나은지 낫지 않은지 어떻게 알 수 있을까?
테스트 데이터셋을 이용해 검증한다.
(비추천) 이 방법은 테스트 데이터셋을 계속해서 들여다보게 되고, 계속 모델이 학습하는데 영향을 미치게 된다. 그렇게 되면 나중에 또 다른 테스트 데이터가 들어갈 때 그 데이터에 대해선 좋지 못한 가능성을 낼 확률이 높아지게 된다. 최대한 모델을 런칭하기 전까지 미루는 것이 낫다.
훈련 데이터셋의 일부를 검증데이터(validation data)셋으로 분리해 검증한다.
k-겹 교차 검증(k-fold cross-validation)
교차 검증(Cross-Validation)을 사용한 평가
교차 검증이란 무엇일까? 예시를 통해 알아보도록 하자.
ex) 학습데이터를 5개로 쪼개고, 첫 번째 데이터를 제외하고 4개의 데이터로 훈련을 시킨다. 제외한 첫 번째 데이터에 대한 RMSE를 구하여 모델의 Performance를 낸다.
다음으론 두 번째 데이터를 제외하고 나머지 4개의 데이터로 훈련을 시킨다. 제외한 두 번째 데이터에 대한 RMSE를 구하여 모델의 Performance를 낸다.
이것을 마지막 다섯 번째 데이터까지 똑같이 반복한다.
최종적인 Performance의 값의 평균을 낸 값이 교차 검증을 통해 구할 수 있는 Error 값이다.
DecisionTreeRegressor 모델보다 Mean 값이 즉 에러의 평균값이 작게 나온 것을 확인할 수 있다. 오히려 선형 모델이 새로운 데이터에 대해선 더 좋은 퍼포먼스를 낼 수 있을 것이라고 예측할 수 있는 것이다.
그렇다고 해서 선형 모델의 에러값이 작은 값은 아니기 때문에 모델에 대한 개선이 필요할 것 같다.
이번엔 RandomForestRegressor 모델을 이용해보도록 하자.
RandomForestRegressor도 아까 DecisionTreeRegressor처럼 트리 구조이다. 그러나 이 모델의 다른 점은 여러 개의 트리를 사용한다는 것이다. 각 트리의 개수만큼 prediction값들이 있을 것이다. 이 prediction의 값들을 모아 평균을 내 최종적인 prediction을 내는 모델이 바로 RandomForestRegressor이다.
