랜덤포레스트 회귀는 "회귀" 모델일까?

회귀분석을 공부하다 보면 이런 의문이 생길 수 있어요.

“회귀는 X와 Y의 관계식을 찾는 거 아닌가요?
그런데 랜덤포레스트도 회귀라고 부르네요?
그럼 얘도 수식 기반 회귀모델인 건가요?”

 

오늘은 이 헷갈리는 부분을 깔끔하게 정리해보겠습니다!

 

회귀란 두 가지 의미가 있어요

 

랜덤포레스트 회귀는 어떤 경우?

• 랜덤포레스트는 트리 기반의 비선형 모델입니다.
• 수식이나 계수(β)를 추정하지 않아요.
• 대신, 데이터를 규칙적으로 분할해서 예측값을 만들어냅니다.

즉,

✅ 회귀 문제를 푸는 머신러닝 모델이지만
❌ 전통적인 수식 기반 회귀모델은 아니다

 

요약

랜덤포레스트 회귀는 ‘회귀 문제’를 푸는 모델일 뿐,
‘회귀모델’ 자체는 아니다.

 

정리

회귀문제라고 해서 반드시 전통적인 회귀모델만 써야 하는 건 아닙니다.
데이터의 구조, 예측 목적, 해석 가능성 등을 고려해 모델을 선택하는 게 핵심!