stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
다가와고토지역
역 구조 및 승강장

단식 승강장 1면 1선이 2개와 섬식 승강장 1면 2선, 또 1번 선의 북쪽에 위치한 1선, 합계 3면 5선의 홈을 가지는 지상역이며, 서로의 홈은 과선교에서 연락하고 있다.
규슈 여객철도의 역은 직영역에서, 발권 창구가 설치되어 있다. 역사 내부에는 대합실과 개찰구가 있어, 규슈 여객철도 · 헤이세이 치쿠호 철도 쌍방의 자동 매표기가 있다. 헤이세이 치쿠호 철도의 정기권은 발권 창구에서 판매한다. 개찰구는 양 회사간 공용으로 규슈 여객철도의 직원이 담당하고 있다. 개찰구는 벽에서 나뉘어서 하나의 방이 되어 있다.
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| 0 | ■ 규슈 여객철도 고토지 선 |  | 신이즈카 방면 |
| 1 · 3 · 4 | ■ 규슈 여객철도 히타히코산 선 | (상행) | 조노 · 고쿠라 방면 |
| 1 · 3 · 4 | ■ 규슈 여객철도 히타히코산 선 | (하행) | 소에다 · 히타 방면 |
| 2 | ■ 헤이세이 치쿠호 철도 이토다 선 |  | 가나다 · 노가타 방면 |
역 주변

다가와 시청
후쿠오카 지방 검찰청 다가와 지부
후쿠오카 지방 재판소 다가와 지부
후쿠오카 가정 재판소 다가와 지부
다가와 간이 재판소
다가와 문화 센터
다가와 시 체육관
인접 역

| 히타히코산 선 |
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| 다가와이타 조노 방면 | ■ 히타히코산 선 | 이케지리 요아케 방면 |
고토지 선
| 시·종착역 | ■ 고토지 선 | 후나오 신이즈카 방면 |
헤이세이 치쿠호 철도 이토다 선
| 오야부 가나다 방면 | ■ 이토다 선 | 시·종착역 |
| v t e히타히코산선 |
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(고쿠라 - 니시코쿠라 - 미나미코쿠라) - 조노 - 이시다 - 시이코엔 - 시이 - 이시하라마치 - 요부노 - 사이도쇼 - 가와라 - 잇폰마쓰 - 다가와이타 - 다가와고토지 - 이케지리 - 부젠가와사키 - 니시소에다 - 소에다 - 간유샤히코산 - 부젠마스다 - 히코산 - 지쿠젠이와야 - 다이교지 - 호슈야마 - 오쓰루 - 이마야마 - 요아케 - (데루오카 - 히타)
브리지스톤 아레나

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원어 명칭: Bridgestone Arena
이전 명칭: 내슈빌 아레나(1996~1999년, 2007년, 2010년) 게일로드 엔터테인먼트 센터(1999~2007년) 소멧 센터(2007~2010년)
별칭: "스매시빌" "더 타이어 반"
위치:  미국 테네시주 내슈빌
기공: 1994년 1월 20일
개장: 1996년 12월 18일
소유: 스포츠 오소리티 오브 내슈빌 앤 데이비슨 카운티
운영: 내슈빌 프레더터스
수용 인원: 농구 : 19,395석 아이스 하키 : 17,113석 공연 : 20,000석
사용처: 내슈빌 프레더터스 (NHL) (1998년~현재) NHL 올스타전 (2016년)
ko
브리지스톤 아레나(영어: Bridgestone Arena)는 미국 테네시주 내슈빌에 위치한 실내 경기장이다. NHL 내슈빌 프레더터스의 홈경기장으로 사용되고 있다.
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NHL 올스타전 개최 경기장
| 2015년 | 2016년 브리지스톤 아레나 | 2017년 |
|  네이션와이드 아레나 | 2016년 브리지스톤 아레나 |  스테이플스 센터 |
랜덤 포레스트

기계 학습에서의 랜덤 포레스트(영어: random forest)는 분류, 회귀 분석 등에 사용되는 앙상블 학습 방법의 일종으로, 훈련 과정에서 구성한 다수의 결정 트리로부터 부류(분류) 또는 평균 예측치(회귀 분석)를 출력함으로써 동작한다.
도입 > 정의

랜덤 포레스트는 다수의 결정 트리들을 학습하는 앙상블 방법이다. 랜덤 포레스트는 검출, 분류, 그리고 회귀 등 다양한 문제에 활용되고 있다.
도입 > 역사

초기 랜덤 포레스트는 단일 트리를 확장할 때 가능한 결정(available decisions)중 임의의 부분집합(random subset)에서 검색하는 아이디어를 도입한 얄리 아미트(Yali Amit)와 도널드 게먼(Donald Geman)의 연구에 영향을 받았다. 또한 임의의 부분공간(random subspace)을 선택하는 틴 캄 호(Tin Kam Ho)의 아이디어 역시 랜덤 포레스트의 디자인에 영향을 미쳤다. 포레스트가 성장할 때, 각 트리를 학습하기(fitting) 전에 임의로 선택된 부분공간으로 훈련 데이터를 투영(projection) 시키는 과정에서 트리 사이에 차이가 발생한다.
현재의 랜덤 포레스트의 개념은 레오 브레이먼(Leo Breiman)의 논문에서 만들어졌다. 이 논문은 랜덤 노드 최적화(randomized node optimization, RNO)와 배깅(bootstrap aggregating, bagging)을 결합한 방법과 같은 CART(classification and regression tree)를 사용해 상관관계가 없는 트리들로 포레스트를 구성하는 방법을 제시했다.
도입 > 동기

일반적으로 결정 트리를 이용한 방법의 경우, 그 결과 또는 성능의 변동 폭이 크다는 결점을 가지고 있다. 특히 학습 데이터에 따라 생성되는 결정 트리가 랜덤성에 따라 매우 다르기 때문에 일반화하여 사용하기에 어려움이 따른다. 특히, 결정 트리는 계층적 접근방식이기 때문에 만약 중간에 에러가 발생한다면 다음 단계로 에러가 계속 전파되는 특성을 가진다. 배깅(Bagging) 또는 랜덤 노드 최적화(Randomized node optimization)와 같은 랜덤화 기술은 결정 트리가 가진 이러한 단점을 극복하고 좋은 일반화 성능을 갖도록 한다.
도입 > 기여

월등히 높은 정확성
간편하고 빠른 학습 및 테스트 알고리즘
변수소거 없이 수천 개의 입력 변수들을 다루는 것이 가능
임의화를 통한 좋은 일반화 성능
다중 클래스 알고리즘 특성
결정 트리

이 부분의 본문은 결정 트리 학습법입니다.
하나의 트리는 계층 구조로 이루어진 노드(node)들과 에지(edge)들의 집합으로 이루어져 있다. 또한 노드는 내부 노드(internal node)와 종단 노드(terminal node, leaf node)로 나뉜다. 그래프에서와 달리, 트리에서는 모든 노드가 들어오는 에지(incoming edge)를 하나만 가진다. 반면 각 내부 노드에서 나가는 에지(outgoing edge)의 개수에는 제한이 없으나, 주로 두 개의 나가는 에지를 갖는 것으로 가정한다.

결정 트리(decision tree)는 말그대로 결정을 내리기 위해 사용하는 트리로, 결정 과정을 간단한 문제들로 이루어진 계층 구조로 나눈다. 간단한 문제에 대해서는 매개변수(예: 모든 노드의 테스트 매개변수, 종단 노드에서 매개변수 등)를 사용자가 직접 설정할 수 있지만, 보다 복잡한 문제의 경우 학습 데이터로부터 트리 구조와 매개변수를 모두 자동으로 학습한다.
결정 트리 > 수학적 표기법

하나의 일반적인 데이터 포인트를 다음과 같이 벡터  \mathbf {v} 로 정의한다.
여기서,  x_{i}는 스칼라 입력을 나타낸다. 실제 응용에서 입력의 차원  d는 매우 큰데, 심지어 무한대가 되기도 한다. 그러나 랜덤 트리 또는 랜덤 포레스트의 계산에서  \mathbf {v} 내의  d개의 모든 원소를 사용하지 않으며, 필요한 기저(basis)에 있는 값들만 취급하는 것이 일반적이다.
종종 입력을 가능한 모든 입력들의 집합으로부터 하나의 함수  \phi (\mathbf {v} )에 의해 임의로 추출된 것으로 생각하는 것이 편하다.  \phi (\mathbf {v} )는 입력의 부분집합을 선택하는 함수로, 다음과 같이 정의한다.
결정 트리 > 훈련과 테스트 과정

큰 범주에서 볼 때, 결정 트리의 기능은 오프라인 단계(훈련 또는 학습)와 온라인 단계(테스트) 두 가지로 나눌 수 있다.
결정 트리 > 훈련과 테스트 과정 > 훈련 단계

훈련 단계에서는 종단 노드에 대한 매개변수와 내부 노드와 관련된 노드 분할 함수(split function)의 매개변수를 최적화하는 작업이 진행된다.
트리의 훈련 과정을 이해할 때, 훈련 데이터의 부분집합을 트리의 가지들과 연관시켜 생각하는 것이 편하다. 예를 들어, 노드 1(그림에서와 같이 0부터 너비-우선순위로 각 노드에 숫자가 부여된다)에 도달하는 훈련 데이터의 부분집합을  S_{1}이라고 하고, 노드 1의 왼쪽과 오른쪽의 자식 노드를 각각  S_{1}^{\mathrm {L} },S_{1}^{\mathrm {R} }라고 하자. 이 때, 각 분할 노드  j는 다음과 같은 관계식을 갖는다.
데이터 포인트  \{\mathbf {v} \}의 훈련 집합  S_{0} 및 실제 데이터 레이블(ground truth label)이 주어졌을 때, 트리의 매개변수는 정의한 목적 함수를 최소화 하도록 선택된다. 트리의 성장을 언제 멈출지 결정하기 위해 미리 정의된 여러 가지 멈춤 조건이 적용된다.
 T개의 트리로 구성된 하나의 포레스트의 경우, 일반적으로 훈련 과정은 각 트리에 대해 독립적으로  T번 반복된다. 랜덤 트리 또는 포레스트에서 주목할 사실은 랜덤성(randomness)이 오직 훈련 과정에만 존재한다는 것이다. 트리가 형성된 후 고정되어 있다면 테스트 단계에서는 완전히 결정론적인 특성을 보인다. 즉, 동일한 입력 데이터에 대해 항상 동일한 결과를 낸다.
결정 트리 > 훈련과 테스트 과정 > 테스트 단계

이전에 본 적 없는 데이터  \mathbf {v} 가 입력으로 주어졌을 때, 각 결정 트리는 사전에 정의된 많은 테스트 값을 계층적으로 적용한다. 루트 노드에서 시작해, 각 노드의 분할 함수를 입력 데이터  \mathbf {v} 에 적용한다. 입력 데이터는 이진 테스트의 결과에 따라 오른쪽 또는 왼쪽의 자식 노드로 보내진다. 이 과정은 입력 데이터가 단말 노드에 도달할 때까지 반복된다.

트리에서 단말 노드는 대개 입력  \mathbf {v} 에 대한 출력 값을 내는 예측기(분류기(classifier) 또는 회귀기(regressor))를 갖는다. 포레스트의 경우 각 트리 예측기들의 조합으로 단일 예측치를 만든다.
결정 트리 > 정보 획득량과 섀넌 엔트로피

이 부분의 본문은 쿨백-라이블러_발산입니다.
훈련 단계에서 트리의 각 노드는 들어오는 데이터들을 최적으로 분리하기 위해 정보 획득량(information gain)을 기준으로 사용한다. 다시 말해 각 노드에서 정보 획득량(신뢰, confidence)을 최대화하는 방향으로 데이터를 분리한다. 정보 획득량은 다음과 같이 정의된다.
여기서,  S는 한 노드에 도달하는 데이터 집합을,  S^{i}는 이 노드의  i\in \{\mathrm {L} ,\mathrm {R} \}, 왼쪽 혹은 오른쪽 방향 자식 노드로 들어가는 데이터 집합을 나타낸다( S와  S^{i}의 관계식은 훈련과 테스트 과정 참조). 또한,  \left|\,\cdot \,\right|와  H(S)는 각각 데이터 집합에 속한 데이터 개수와 섀넌 엔트로피(Shannon entropy)를 가리킨다.

위 수식에서 볼 수 있듯이, 정보 획득량을 최대화하기 위해서는 결국 섀넌 엔트로피가 최소화되어야 한다. 섀넌 엔트로피는 확률 변수의 조합으로 정보원(여기서는  S)에 대한 불확실성을 보여주는 것으로 아래와 같이 정의된다.
여기서  {\mathcal {C}}는 전체 부류(class) 집합을 나타내며,  p(c)는 각 부류에 대한 확률 질량 함수이다.
랜덤 포레스트

랜덤 포레스트의 가장 큰 특징은 랜덤성(randomness)에 의해 트리들이 서로 조금씩 다른 특성을 갖는다는 점이다. 이 특성은 각 트리들의 예측(prediction)들이 비상관화(decorrelation) 되게하며, 결과적으로 일반화(generalization) 성능을 향상시킨다. 또한, 랜덤화(randomization)는 포레스트가 노이즈가 포함된 데이터에 대해서도 강인하게 만들어 준다.
랜덤화는 각 트리들의 훈련 과정에서 진행되며, 랜덤 학습 데이터 추출 방법을 이용한 앙상블 학습법인 배깅(bagging)과 랜덤 노드 최적화(randomized node optimization)가 자주 사용된다. 이 두 가지 방법은 서로 동시에 사용되어 랜덤화 특성을 더욱 증진 시킬 수 있다.
랜덤 포레스트 > 배깅을 이용한 포레스트 구성

이 부분의 본문은 배깅입니다.
배깅(bagging)은 bootstrap aggregating의 약자로, 부트스트랩(bootstrap)을 통해 조금씩 다른 훈련 데이터에 대해 훈련된 기초 분류기(base learner)들을 결합(aggregating)시키는 방법이다. 부트스트랩이란, 주어진 훈련 데이터에서 중복을 허용하여 원 데이터셋과 같은 크기의 데이터셋을 만드는 과정을 말한다. 배깅을 통해 랜덤 포레스트를 훈련시키는 과정은 다음과 같이 세 단계로 진행된다.
부트스트랩 방법을 통해  T개의 훈련 데이터셋을 생성한다.
T개의 기초 분류기(트리)들을 훈련시킨다.
기초 분류기(트리)들을 하나의 분류기(랜덤 포레스트)로 결합한다(평균 또는 과반수투표 방식 이용).
트리는 작은 과 큰 분산(variance)을 갖기 때문에, 매우 깊이 성장한 트리는 훈련 데이터에 대해 과적합(overfitting)하게 된다. 부트스트랩 과정은 트리들의 편향은 그대로 유지하면서, 분산은 감소시키기 때문에 포레스트의 성능을 향상시킨다. 즉, 한 개의 결정 트리의 경우 훈련 데이터에 있는 노이즈에 대해서 매우 민감하지만, 트리들이 서로 상관화(correlated)되어 있지 않다면 여러 트리들의 평균은 노이즈에 대해 강인해진다. 포레스트를 구성하는 모든 트리들을 동일한 데이터셋으로만 훈련시키게 되면, 트리들의 상관성(correlation)은 굉장히 커질 것이다. 따라서 배깅은 서로 다른 데이터셋들에 대해 훈련 시킴으로써, 트리들을 비상관화시켜 주는 과정이다.
랜덤 포레스트 > 임의 노드 최적화

훈련 단계에서 임의 노드 최적화는 훈련 목적 함수를 최대로 만드는 노드 분할 함수의 매개변수  {\boldsymbol {\theta }}의 최적값을 구하게 된다.
랜덤 포레스트 > 임의 노드 최적화 > 노드 분할 함수

각 트리의 노드마다 분할 함수(split function)를 가지고 있으며, 다음과 같이 표현할 수 있다.
0은 거짓(false), 1은 참(true)을 가리킨다. 노드에 도달한 데이터는 분할 함수 결과에 따라 왼쪽 또는 오른쪽의 자식 노드로 보내지게 된다. 이러한 분할 함수는 매개변수  {\boldsymbol {\theta }}=(\phi ,\psi ,\tau )에 따라 결정된다.
\phi 는 필터 함수로 벡터  \mathbf {v} 에서 몇 개의 특징(feature)들만을 선택한다. 이 과정은 특징 배깅(feature bagging)이라고도 불린다. 특징을 선택하는 이유는 배깅을 통해 얻은 트리들 간의 상관성에 있다. 즉, 한 개의 특징 또는 극소수의 특징들이 결과에 대해 강한 예측 성능을 지닌다면, 훈련 과정 중 여러 트리 노드에서 이러한 특징들이 중복되어 선택되고 결과적으로 트리들이 상관화되기 때문이다.
\psi 는 분할 함수의 기하학적 특성을 나타낸다. 즉, 어떤 기하학적 특성을 이용해 데이터를 분리할 지를 나타내는 것으로 평행한 초평면(axis-aligned hyperplane), 비스듬한 초평면(oblique hyperplane) 또는 일반적인 평면(general surface) 등이 사용될 수 있다.
\tau 는 매개변수 벡터로 이진 테스트(binary test)의 부등식에서 임계값(threshold value)들을 가지고 있다.
따라서 노드 분할 함수는 다음과 같이 표현될 수 있다.
노드 분할 함수가 선형적일 때
노드 분할 함수가 비선형일 때
랜덤 포레스트 > 임의 노드 최적화 > 훈련 목적 함수

노드 분할 함수의 매개변수  {\boldsymbol {\theta }}의 가능한 모든 경우를 포함하는 집합을  {\mathcal {T}}라고 한다면,  j번째 노드의 훈련 단계에서  {\mathcal {T}}_{j}\subset {\mathcal {T}} 인 부분집합  {\mathcal {T}}_{j}를 만든다. 매개변수의 최적값  {\boldsymbol {\theta }}_{j}^{*}는  {\mathcal {T}}_{j}안에서, 정보 획득량(information gain)으로 정의되는 목적 함수(objective function)를 최대로 만들게 하는 값으로 계산된다.
임의성의 정도(the amount of randomness)는  \left|{\mathcal {T}}_{j}\right|/\left|{\mathcal {T}}\right|로 결정된다.  \left|{\mathcal {T}}\right|=\infty  로 고정시켜 두고 랜덤 포레스트를 훈련시키는 경우, 매개변수  \rho =\left|{\mathcal {T}}_{j}\right|를 도입하여 임의성 정도를 설명할 수 있다. 이 같은 경우,  \rho =1,...,\infty 가 임의성의 정도를 결정하는 것으로 볼 수 있다. 보통  \rho 의 값은 랜덤 포레스트의 트리들의 모든 노드에서 동일한 값을 사용한다. 만약  \rho =\left|{\mathcal {T}}\right| 이면, 랜덤 포레스트의 모든 트리들은 서로 동일하게 되며, 전체 시스템에 임의성이 주입되지 않는다.  \rho =1 인 경우에는 최대의 임의성과 비상관화(uncorrelated)된 트리들을 얻게 된다.
랜덤 포레스트 > 앙상블 모델

포레스트의 모든 트리들은 독립적으로 훈련 단계를 거친다. 테스트 단계에서 데이터 포인트  \mathbf {v} 는 모든 트리에 동시로 입력되어 종단 노드에 도달하게 된다. 이러한 테스트 단계는 병렬적으로 진행될 수 있으며, 따라서 병렬 CPU 또는 GPU 하드웨어를 통해 높은 계산 효율성을 얻을 수 있다. 포레스트의 예측 결과는 모든 트리의 예측 결과들의 평균으로 얻는다. 분류의 경우를 보면 다음의 식과 같다.
다른 방법으로는 트리들의 결과들을 곱하는 방법이 있다.
여기서  Z는 확률 정규화(probabilistic normalization)를 위한 상수(constant)이다.
중요 매개변수

랜덤 포레스트의 가장 큰 영향을 미치는 매개변수들은 다음과 같다.
포레스트의 크기 (트리의 개수)  {\mathit {T}}
최대 허용 깊이  {\mathit {D}}
임의성의 정도와 종류
노드 분할 함수의 선택
훈련 목적 함수의 정의
실제 적용에서의 특징 벡터의 선택
특성 > 변수의 중요성

랜덤 포레스트를 이용해 분류 혹은 회귀문제에서 각 변수(variable)들의 중요성에 순위를 매길 수 있다. 다음에 설명할 방법은 랜덤 포레스트의 개념을 만든 레오 브레이먼(Leo Breiman)의 논문에 상세히 설명되어 있으며, R을 이용한 랜덤 포레스트 패키지
에 구현되어 있다.
데이터 집합  {\mathcal {D}}_{n}=\{(\mathbf {v} _{i},Y_{i})\}_{i=1}^{n}에서 변수의 중요성을 측정하기 위한 첫번째 단계는 데이터 집합에 맞추어 랜덤 포레스트를 훈련시키는 것이다.
랜덤 포레스트를 구성하는 과정에서 각 데이터 포인트에 대한 OOB-오차(out-of-bag error)가 구해진다. OOB(out-of-bag) 데이터는 부트스트랩을 통한 임의 중복추출 시 훈련 데이터 집합에 속하지 않는 데이터를 말하며, OOB-오차는 이 데이터의 실제 값과 각 트리로부터 나온 예측 결과 사이의 오차로 정의된다.(만약 훈련과정에서 배깅을 사용하지 않는다면, OOB 데이터 대신 독립된 테스트 데이터를 이용해 오차를 계산할 수도 있음)

훈련단계 이후 데이터 포인트의  j번째 특징의 중요성을 측정하기 위해서, 훈련 데이터 가운데  j번째 특징 값을 치환하고, 이 변경된 데이터 집합에 대해 포레스트의 OOB-오차를 다시 계산한다.  j번째 변수의 중요도 점수는 모든 트리들에 대해서 원본 데이터 집합의 OOB-오차와 값이 치환된 데이터 집합의 OOB-오차의 차이의 평균으로 정의된다. 이 점수는 차이들의 표준편차에 의해 정규화된다.

큰 중요도 점수를 가지는 변수는 작은 값을 갖는 변수보다 높은 순위의 중요성을 갖게된다.
특성 > k-최근접 이웃 알고리즘과의 관계

랜덤 포레스트와 k-최근접 이웃 알고리즘과의 관계는 2002년, 이 린(Yi Lin)과 전용호(Jeon, Yongho)에 의해 조명되었다. 이웃 가중치 구조(weighted neighborhoods schemes) 모델을 통해 두가지 알고리즘을 통합할 수 있다.
이 모델은 데이터 집합  {\mathcal {D}}_{n}=\{(\mathbf {v} _{i},Y_{i})\}_{i=1}^{n}에서 새로운 데이터 포인트  \mathbf {v'} 의 예측값  {\hat {Y}}을 이웃한 데이터 포인트들과 가중치 함수  W를 통해 구한다.
여기서  W(\mathbf {v} _{i},\mathbf {v'} )는  i번째 데이터 포인트  \mathbf {v} _{i}와 새로운 데이터 포인트  \mathbf {v'} 와의 가중치로 음이 아닌 값을 갖고, 임의의  \mathbf {v'} 에 대해 모든 가중치들의 합은 1이 된다. 각 모델에서 가중치 함수는 다음과 같다.
k-최근접 이웃 알고리즘에서,  \mathbf {v'} 와 가장 가까운 k개의 데이터 포인트  \mathbf {v} _{i}에 대해  W(\mathbf {v} _{i},\mathbf {v'} )={1 \over k}, 그 외의 데이터 포인트에 대해  W(\mathbf {v} _{i},\mathbf {v'} )=0
결정 트리에서,  W(\mathbf {v} _{i},\mathbf {v'} )는 새로운 데이터 포인트  \mathbf {v'} 가  \mathbf {v} _{i}와 같은 단말 노드로 떨어질 확률을 의미한다.
랜덤 포레스트에서는, 독립적인 가중치 함수  W_{j}를 갖는 m개의 트리 집합들의 예측값을 평균내어 사용하기에, 포레스트의 전체의 예측값은 다음과 같이 나타낼 수 있다.
이 식은 포레스트 전체가 개별 트리의 가중치들의 평균값으로 다시 이웃 가중치 구조(weighted neighborhoods schemes)를 이루는 것을 보여준다. 여기서  \mathbf {v'} 의 이웃  \mathbf {v} _{i}는 포레스트 중 적어도 하나의 트리에서  \mathbf {v'} 와 같은 종단 노드로 떨어지는 데이터 포인트를 의미하게 된다. 이렇게 하여  \mathbf {v'} 의 이웃은 트리의 구조와 데이터 집합의 구조에 복합적으로 의존한다. 랜덤 포레스트에서 이웃들의 분포가 각 매개변수들의 지역적 중요성에 따라 달라진다.
응용사례 > 키넥트에서의 신체 트랙킹

엑스박스 360에서 사용되는 모션 캡처 주변기기인 키넥트에서는 랜덤 포레스트를 이용하여 주어진 입력에서 신체의 각 부분을 분류한다.
훈련 단계에서는 미리 신체부분들이 라벨화(pre-labeled) 되어있는 깊이 지도(depth map)에서 2,000개의 픽셀(pixel)을 임의로 추출해 300,000장의 깊이 지도당 트리 하나씩 총 세개의 깊이(depth) 값이 20인 트리를 구성한다. 트리 구성 시 1,000개의 코어 클러스터(core cluster)를 사용한 GPU연산으로 하루정도의 시간이 걸린다. 테스트 단계에서는 앞서 구성한 트리들을 이용하여 임의의 입력 깊이 사진의 배경을 제외한 모든 픽셀들을 분류하는데 엑스박스 GPU에서 5밀리초(200프레임/초)의 시간 성능을 보인다.
응용사례 > 컴퓨터 단층 촬영 영상 내 해부학 구조 검출 및 위치파악

안토니오 크리미니시(Antonio Criminisi) 등은 랜덤 포레스트를 이용하여 3차원 컴퓨터 단층 촬영 영상(Computed Tomography, CT) 내에서 주어진 복셀에 대해 해당 되는 해부학 구조가 어디인지 검출하고 해당 위치를 파악하는 방법을 제안하였다.
훈련 단계에서는 해당 복셀이 어떤 해부학 구조인지 그리고 해당 구조의 바운딩 박스(bounding box) 정보를 가지는 55개의 복셀 포인트들을 가지고 6개의 트리를 통해 동시에 학습한다. 테스트 단계에서는 각 트리로부터 얻어진 주어진 복셀이 각 해부학 구조에 포함될 확률들의 평균을 통해 최종 확률을 계산하여 이 확률이 해당 해부학 구조에 속할 가능성(∈[0, 1])이 0.5 이상인지 아닌지를 확인하여 결정한다.
응용사례 > 다채널 자기공명영상 내 고악성도 신경교종 검출

마이크로소프트 연구소, 브라운 대학교, 그리고 캠브리지 대학교 연구팀은 다채널 자기공명영상(Multi-channel Magnetic resonance image)으로 촬영된 뇌 영상에서 고악성도 신경교종(High-grade gliomas)를 검출하기 위해 랜덤 포레스트를 적용하였다.
기존의 많은 종양 검출 연구들이 전체적인 종양덩어리를 검출하는데 초점을 맞췄다면 이 연구팀에서는 랜덤 포레스트가 내재적으로 다중 클래스 특성을 지니는 점을 이용하여 서로 다른 종류의 신경 조직을 동시에 검출하는 연구를 진행하였다. 특히 기존의 신경 조직 검출 알고리즘에 비하여 전처리과정 등이 많이 요구되지 않으며, 비교적 간단한 복잡도 모델로 높은 검출 정확도를 보이는 결과를 얻어 랜덤 포레스트의 유용성을 증명하였다.
의사코드

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| 랜덤 결정 트리 학습  TreeNode LearnDT(S)     repeat featureTests times         let f = RndFeature();         let r = EvaluateFeatureResponses(S, f);         repeat threshTests times             let t = RndThreshold(r);             let (S_l, S_r) = Split(S, r, t);             let gain = InfoGain(S_l, S_r);             if gain is best then                 remember f, t, S_l, S_r;             end         end     end     if best gain is insufficient or treeDepth is greater than D         return LeafNode(HistogramExamples(S));     else         treeDepth = treeDepth + 1;         return SplitNode(f, t, LearnDT(S_l), LearnDT(S_r));     end end |  | 랜덤 결정 트리 테스트  double[] ClassifyDT(node, v)     if node.IsSplitNode then         if node.f(v) >= node.t then             return ClassifyDT(node.right, v)         else             return ClassifyDT(node.left, v)         end     else         return node.P     end end            |
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| 랜덤 포레스트 학습  Forest LearnDF(countTrees, S)     // allocate memory     let forest = Forest(countTrees)     // loop over trees in forest     for t = 1 to countTrees         let S_t = RandomSplit(S)         forest[t] = LearnDT(S_t)     end     // return forest object     return forest end |  | 랜덤 포레스트 테스트  double[] ClassifyDF(forest, v)     // allocate memory     let P = double[forest.CountClasses]     // loop over trees in forest     for t = 1 to forest.CountTrees         let P’ = ClassifyDT(forest.Tree[t], v)         P = P + P’ // sum distributions     end     // normalise     P = P / forest.CountTrees end |
같이 보기

결정 트리 학습법
k-최근접 이웃 알고리즘
나이브 베이즈 분류
비모수 통계
기계 학습
하나의 트리 구조
결정 트리 훈련 단계
결정 트리 테스트 단계
배깅을 이용하여  T개의 결정트리들로 구성된 랜덤 포레스트를 학습하는 과정.  S_{0}는 전체 학습 데이터 집합을 의미한다.  S_{0}^{t}는  t 번째 결정트리를 위해 배깅을 통해 임의로 선택된 학습 데이터들로,  S_{0}의 부분집합이다.
임의 노드 최적화 방식을 통해 학습하는 과정. 각각의 트리 내 존재하는 노드마다 분할 함수  h(.)을 이용하여 각 노드에서의 정보 획득량이 최대가 되도록 최적화하여 학습하는 방법
앙상블 모델을 이용한 랜덤 포레스트 테스트 과정. 각 결정트리로부터 얻어진 결과를 평균, 곱하기, 또는 과반수 투표 방식을 통해 최종 결과를 도출해낸다.
패밀리 (드라마)

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패밀리  
장르 : 드라마, 가족, 코미디
방송 국가 :  대한민국
방송 채널 : tvN
방송 기간 : 2023년 4월 17일 ~ 2023년 5월 23일
방송 시간 : 매주 월요일 ~ 화요일 밤 8:50 ~ 10:10
방송 분량 : 80분
방송 횟수 : 12부작
추가 채널 : tvN 드라마, tvN 스토리
기획 : 스튜디오드래곤
프로듀서 : 김영규
편집 : 김태영
제작 : 김영규, 김제현, 이영숙
연출 : 장정도, 이정묵
극본 : 정유선
출연자 : 장혁, 장나라, 채정안, 김남희, 이순재
음악 : 최성권, 김지수
《패밀리》는 2023년 4월 17일부터 2023년 5월 23일까지 방송되었던 tvN 월화 드라마였다.
기획 의도

평범한 직장인으로 신분을 위장한 국정원 블랙 요원 남편과 완벽한 가족을 꿈꾸는 달콤살벌한 아내의 아슬아슬한 가족 사수 첩보 코미디
제작진 > 제작사

스튜디오드래곤
imtv
제작진 > 극본

정유선 : OCN 《그남자 오수》(집필) 집필
제작진 > 연출

장정도 : SBS 수목 드라마 《괜찮아, 사랑이야》(책임 프로듀서), tvN 금토 드라마 《디어 마이 프렌즈》(책임 프로듀서), SBS 수목 드라마 《푸른 바다의 전설》(책임 프로듀서), tvN 월화 드라마 《이번 생은 처음이라》(책임 프로듀서), tvN 특집 드라마 《세상에서 가장 아름다운 이별》(책임 프로듀서), tvN 드라마 스테이지 《직립 보행의 역사》(연출), tvN 토일 드라마 《화유기》(책임 프로듀서), tvN 토일 드라마 《라이브》(책임 프로듀서), tvN 수목 드라마 《김비서가 왜 그럴까》(책임 프로듀서), OLIVE 《은주의 방》(공동 연출), tvN 월화 드라마 《왕이 된 남자》(책임 프로듀서), tvN 수목 드라마 《진심이 닿다》(책임 프로듀서), OCN 《미스터 기간제》(책임 프로듀서), tvN 월화 드라마 《방법》(책임 프로듀서), tvN 특집 드라마 《외출》(연출), tvN 수목 드라마 《오 마이 베이비》(책임 프로듀서), OCN 《미씽: 그들이 있었다》(책임 프로듀서), tvN 수목 드라마 《여신강림》(책임 프로듀서), tvN 월화 드라마 《어느 날 우리 집 현관으로 멸망이 들어왔다》(책임 프로듀서), tvN 토일 드라마 《악마판사》(책임 프로듀서), TVING 《돼지의 왕》(책임 프로듀서), tvN 토일 드라마 《우리들의 블루스》(책임 프로듀서), TVING 《괴이》(책임 프로듀서), tvN 월화 드라마 《링크:먹고 사랑하라, 죽이게》(책임 프로듀서), tvN 토일 드라마 《환혼》(책임 프로듀서), tvN 월화 드라마 《멘탈코치 제갈길》(책임 프로듀서), tvN 금토 드라마 《블라인드》(책임 프로듀서), DISNEY PLUS 《커넥트》(책임 프로듀서), tvN 토일 드라마 《환혼 빛과 그림자》(책임 프로듀서), TVING 《방과 후 전쟁활동》(책임 프로듀서) 연출
이정묵 : SBS 수목 드라마 《괜찮아, 사랑이야》(책임 프로듀서), tvN 금토 드라마 《하트 투 하트》(책임 프로듀서), KBS 2TV 월화 드라마 《너를 기억해》(책임 프로듀서), tvN 금토 드라마 《디어 마이 프렌즈》(책임 프로듀서), SBS 수목 드라마 《푸른 바다의 전설》(책임 프로듀서), tvN 토일 드라마 《라이브》(책임 프로듀서), tvN 월화 드라마 《왕이 된 남자》(책임 프로듀서), tvN 월화 드라마 《방법》(책임 프로듀서), tvN 토일 드라마 《우리들의 블루스》(책임 프로듀서), TVING 《괴이》(책임 프로듀서) 연출
등장인물 > 주요 인물

장혁 : 권도훈 (43세) 역 - 무역상사 우수 과장으로 위장한 국정원 블랙요원
도훈이는 확실히 섹시하다, 특정 세대에만 먹히는 게 아니라 전 세대를 아우르는 섹시함이 있다. 여자들한테만 먹히는 게 아니라 남자들한테도 통한다. 게다가 24시간 방금 하품한 듯 촉촉한 눈망울은 씩 웃으면 아이 특유의 개구지면서도 순수한 눈빛으로까지 변양이 가능하다. 으른미와 애새끼미가 공존하는 그 어려운 걸 우리 도훈이는 해낸다. 마흔셋인데. 여덟 살짜리 딸도 있는 애 아빠가 필요 이상으로 매력적이다. 와이프도 예쁘다. 하나 있는 딸은 눈에 넣어도 안 아플 만큼 사랑스럽다. 돈도 잘 번다. 잘 번 돈으로 잘~먹고 잘~산다. 이보다 더 완벽한 40대 중산층이 있을까 싶다. 이 정도면 완벽한 사기캐다. 그런데 그 사기캐가 그 사기캐가 아니라 정말 사기를 치고 있어서 문제지만...
도훈의 진짜 직업은 국가정보원의 블랙 요원. 그 블랙 요원 안에서도 특별히 선별된 비밀 요원인 NOCsa(Non-official cover Secret Agent)다. 현재 대한민국은 일반적인 법망으로 처리할 수 없는 하이그레이드 범죄자가 한 해에만 700명이 넘게 나오고 있다. 이들로 피해 입은 시민은 그 1000배에 달하는 70만 명이 넘는다. 매해 제주도 시민의 숫자와 같은 피해자가 발생하는 것이다. NOCsa는 이러한 악인들을 처리하여 국가 혼란을 막는 역할을 하고 있다. 그렇기에 도훈은 자신의 일에 자부심이 있다.
최근 동료 재열과 민간인 마킹 임무를 맡다가 재열이 총상을 입었다. 총알이 조금만 엇나갔으면 죽었을 것이다. 그런데 재열에게 총을 쏜 자를 추적하다 보니 어느 집단과 연관이 있다. 그 집단의 실체에 가까워질수록 예상치 못한 상황과 맞닥뜨리게 되는데...
장나라 : 강유라 (37세) 역 - 평범하면서도 완벽한 가족을 꿈꾸는 달콤살벌한 아내
유라는 도훈의 가족들이 좋았다, 함께 할 때가 가장 행복하다는 걸 아는 사람들이었다. 도훈의 가족들은 지속가능한 낙원과도 같은 존재였다. 유라는 이 가족을 지키기 위해 노력했다. 그 어떤 것보다 가족이 우선이었다. 그래서 점점 도훈에게 불만이 쌓여갔다. 무역 상사로 밤낮없이 일하는 남편이 안쓰러우면서도 일 때문에 가족에 소홀해지는 게 싫었다. 자신의 생일이나 결혼기념일 같은 건 안 챙겨도 크게 서운하지 않았다. 그런데 도훈은 출장 가느라 어머님의 임종도 지키지 못했다. 딸 민서가 태어날 때도 없었고 처음 아빠라는 말을 뱉을 때도 도훈은 없었다. 웅수가 다리 수술을 할 때도 바빴고 남동생의 결혼식도 늦었다. 더는 두고 볼 수가 없어 여차하면 무역 일을 그만두게 할 생각까지 하고 있었다. 남들은 남편이 돈만 잘 벌어다 주면 됐지 배부른 소리한다고 하겠지만 유라는 가족이 가장 중요했다. 지금 누리는 이 완벽한 행복을 계속 유지하고 싶었다.
그런데 어느 날 자신의 집으로 찾아온 누군가 때문에 유라의 행복에 균열이 가기 시작한다. 선택의 기로에 선 유라. 자신의 선택이 어떤 결과를 초래할지 알지만 고민할 것도 없이 가족을 지키는 길을 선택하게 되는데...
채정안 : 오천련 (43세) / 윈드 역 - 도훈의 사수이자 프로페셔널한 국정원 공작관
리더쉽이 뛰어나고 위기 상황 해결 능력이 높아 현장보다는 컨트롤 타워를 역할을 많이 한다. 남들이 볼 땐 화려한 솔로 라이프를 즐기는 것처럼 보이지만 사실은 되게 외로운 여자. 혼자라는 것이 이골이 날 정도로 익숙하지만 미치게 사람이 고플 때가 있다. 그럴 때마다 당시 사귀는 애인들한테 프로포즈 해 결혼했지만 뿌리 깊은 갈증은 해소되지 않고 이혼 도장만 세 번 찍었다. 투자 대비 효율성이 너무 떨어져 현재는 우발적 결혼 습관은 고친 상태.
직업상 주변엔 온통 이혼한 동료 선배들 뿐인데 충실히 가정을 지키는 도훈을 보며 부럽기도 대견스럽기도 하다. 도훈이 만큼은 끝까지 가족을 지키길 바라는 마음에 알게 모르게 많이 도와준다.
김남희 : 조태구 (39세) 역 - 도훈 유라 가족을 찾아온 수상한 불청객
자신을 증명하는 일과 순간의 쾌락 앞에서는 한없이 충동적인 인물로, 과거 자신에게 한줄기 빛 같았던 특별한 존재 유라의 삶을 흔들기 위해 찾아온다.
등장인물 > 도훈의 식구들

이순재 : 권웅수 (80세) 역 - 도훈의 아버지
단순하고 좋고 싫은 거 분명한 성격이다, 나이 들수록 가족이 최고다. 특히 첫째 며느리 유라. 결혼 전에 처음 인사 왔을 때도 요즘 애들 같지 않게 진중하고 사려 깊은 게 훤히 보여 맘에 들었었다. 살아갈수록 진국이다. 작년 수술했을 때 가족들한테는 센척했었지만 참 무서웠었다. 베드에 누워 수술실까지 미끄러져 가는데 마취에서 안 깨어나고 죽으면 어쩌지 얼마나 떨렸는지. 그때 수술실 앞까지 쫓아온 유라 때문에 두려움이 싹 가셨었다.
아버님 수술 잘못되면 저 따라가요. 그냥 한 말이 아니었다. 눈에서 진심을 봤다. 시아버지 무릎 수술하는데 어느 며느리가 저럴까. 유라 때문에 가족이 더 단단해졌다. 가족 때문에 얼마 안 남은 인생이 아깝다.
신수아 : 권민서 (8세) 역 - 도훈과 유라의 여덟 살 딸
애 앞에서는 물도 못 마신다의 표본으로 세상에 이런 일이 같은 프로그램에 나오는 기상천외한 사람들의 해괴망측한 것들을 꼭 따라 해봐야 직성이 풀린다. 그러다 팔 부러지고 머리통 빵구 나서 꿰매고... 멘탈 약한 부모였으면 벌써 우울증 걸렸을텐데 그나마 도훈과 유라라 감당한다. 요즘 꽂힌 건 같은 반 보석이라는 남자아이. 고백 후 대답을 안 해주자 초 단위로 사랑을 닦달한다. 오냐오냐 키운 것도 아닌데 참 신기하다. 어쩜 저렇게 매사 자신감이 넘치는지. 언제였더라 대한민국 여덟 살 중에 자신이 가장 예쁘다고 해서 삼촌 지훈이 물었었다. 무슨 자신감이니?
민서의 답은 심플했다. 우리 가족 다 그렇게 생각하잖아. 백그라운드에 가족이 든든하게 지키고 있다는 믿음에 세상에 두려울 게 없는 아이다.
김강민 : 권지훈 (28세) 역 - 도훈의 동생. 미림의 남편
작년에 클럽에서 미림을 만난 후 속도위반으로 결혼을 했다, 그동안 집안의 막내로 그저 조카랑 놀며 애교로 먹고사는 품 안의 자식인 입장에서 감히 한 아이의 보호자가 된다는 건 정말이지 가당치도 않은 얘기다. 미칠 노릇이다. 게다가, 아이를 가진 여자가 알고 지낸 지 갓 세 달도 안 된 여자라니. 평생 같이 산 가족들과도 맨날 투닥거리는데, 잘 알지도 못하는 여자와 평생 같이 살아야 한다니...
어려운 일이 생길 때마다 지훈은 가족의 도움을 받으며 살았다. 그런데 이 문제는 아무도 해결해 줄 수 없다. 조금은 늦었지만 한 가정의 가장이 되어가는 법을 배우기 시작한다. 녹록치 않지만 가족들이 있기에 해볼만 하다.
윤상정 : 이미림 (26세) 역 - 대학 졸업 후 임용고시 3년 낙방. 지훈의 아내
외중 외고 대학까지 모두 한큐에 갔던 미림에게는 낯선 시련이었다, 구겨진 자존심에 괴로운 어느 날 친구들과 한껏 꾸미고 클럽 가서 신나게 놀았다. 기왕 하룻밤 노는데, 제일 잘생기고 키 큰 놈하고 놀자 싶어 고른 게 지훈이었다. 딱 하루만... 딱 하룻밤만 진탕 마시며 뜨겁게 놀고 다음 날부터 심기일전해서 열공 할 생각이었다. 그런데 정신 차려 보니 그 남자와 결혼까지 하게 됐다.
툭하면 큰집 식구들 들이닥치고, 툭하면 가족 행사 있고, 사생활이 1도 없는 지훈의 가족이 자신이 살아온 환경과 너무 달라 낯설지만 점점 미림도 이 집의 가족이 되어간다.
등장인물 > 도훈의 회사 식구

이주원 : 임재열 (43세) 역 - 도훈의 동료이자 친구
도훈과 같은 블랙 요원이다, UDT 부사관으로 지원해 당시 누구보다 열심히 뛰어나게 군 생활을 마쳤고 이를 계기로 국정원 블랙 요원이 된다. 도훈과 입사 동기로 뛰어난 신체 능력, 순발력, 임기응변을 가졌으나 교육생 시절 번번이 도훈에게 밀린 만년 2등이다. 지기 싫어하는 성격이라 도훈에게 라이벌 의식을 느끼긴 하지만 자신의 역량을 더 키울 수 있는 좋은 자극제로 생각한다. 회사 후배 윤채리와 결혼하였으나 결혼 2년 차에 이혼했다.
이채영 : 윤채리 (36세) 역 - 임재열의 전처
뛰어난 외국어 실력을 기반으로 정보 수집 첩보 업무에서 준수한 활약을 펼친다. 당시 함께 첩보 활동을 하던 재열과 눈이 맞아 결혼하지만 둘은 처음부터 끝까지 정반대 타입. 축구 말고는 맞는 게 단 하나도 없어 매일 싸웠다. 싸움의 수위도 매우 높아 미스터 & 미세스 스미스는 저리 가라. 격렬하게 사랑하고 격렬하게 이혼했다. 재열을 피해 외국 지사로 발령 요청해 해외에 거주한 지 5년째. 오 부장의 호출로 귀국해 재열과 다시 얽히게 된다.
가비 : 마영지 (29세) 역 - 도훈의 팀 브레인, 과학고, 카이스트 수리과학을 전공한 수학 천재.
도훈, 오 부장, 재열과는 다르게 제대로 시험 보고 뽑힌 정식 공무원이다. 함께 입사한 동기들은 킹스맨을 감명 깊게 봤다든가 제임스 본드가 될 줄 알았다고들 하는데 영지는 그런 언더커버에 대한 동경이 없다.
현장에 왜 나가? 무섭게... 지금 자신의 위치에 무척 만족하며 산다. 영지의 소확행은 점심 메뉴 뭐 고를까 고민하는 시간과 새로운 맛집을 탐방하는 주말.
등장인물 > 그 외 인물

미상 : 도훈의 집을 찾은 배달원 역
브루노 브루니 주니어 : 토머스 울프 / 도미닉 역
박정학 : 칼리 영(영인욱) / 키다리 역
최영준 : 모태일 / 무사 역
장용철 : 김광석 / 두더지 역
미상 : 화차 역
미상 : 경진 역
이상준 : 송 선생 역
정민준 : 김보석 역
최재섭 : 배영대 역
미상 : 권유라의 양부모 역
등장인물 > 특별출연

차태현 : 차 씨 역
손숙 : 김신애 역
임예진 : 박분순 여사 역
차은우 : 차은우 역
이미숙 : 마연림 / 나비 역 (젊은 시절 : 김혜나)
추성훈 : 구인보 / 와타나베 스즈키 역
박지환 : 강오탁 / 총알 역
이주명 : 쉐도우 역
차인표 : 이정묵 국정원 국장 역
시청률

| 2023년> 회차.회차 | 2023년> 방송일.방송일 | 2023년> AGB 시청률.대한민국(전국) | 2023년> AGB 시청률.서울(수도권) | 2023년> . |
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| 제1회 | 4월 17일 | 4.875% | 5.786% |  |
| 제2회 | 4월 18일 | 4.151% | 4.537% |  |
| 제3회 | 4월 24일 | 3.719% | 4.392% |  |
| 제4회 | 4월 25일 | 2.971% | 3.031% |  |
| 제5회 | 5월 1일 | 2.884% | 3.203% |  |
| 제6회 | 5월 2일 | 3.085% | 3.511% |  |
| 제7회 | 5월 8일 | 3.006% | 3.372% |  |
| 제8회 | 5월 9일 | 2.940% | 3.195% |  |
| 제9회 | 5월 15일 | 3.059% | 3.557% |  |
| 제10회 | 5월 16일 | 3.076% | 3.717% |  |
| 제11회 | 5월 22일 | 2.888% | 2.949% |  |
| 제12회 | 5월 23일 | 3.236% | 3.447% |  |
같이 보기

대한민국의 텔레비전 드라마 목록 (ㅍ)
2023년 대한민국의 텔레비전 드라마 목록
참고 사항

장나라, 장혁은 SBS 수목 드라마 《명랑소녀 성공기》, MBC 수목 드라마 《운명처럼 널 사랑해》, MBC 드라마 페스티벌 《오래된 안녕》 이후 네 번째로 재회하여 캐스팅 되었다.
장혁, 이순재는 MBC 주말 특별 기획 드라마 《돈꽃》 이후 6년 만에 재회하여 캐스팅 되었다.
눙안현

눙안현(한국어: 농안현, 중국어: 农安县, 병음: Nóng'ān Xiàn)은 중화인민공화국 지린성 창춘시의 행정구역이다. 넓이는 5221km2이고, 인구는 2007년 기준으로 1,080,000명이다.
지리

창춘과 63km 떨어져있고 연평균 기온은 4.7°C, 연평균 강수량은 508.2mm이다.
지리 > 기후

| Nong'an (1981−2010)의 기후> 월 | Nong'an (1981−2010)의 기후> 1월 | Nong'an (1981−2010)의 기후> 2월 | Nong'an (1981−2010)의 기후> 3월 | Nong'an (1981−2010)의 기후> 4월 | Nong'an (1981−2010)의 기후> 5월 | Nong'an (1981−2010)의 기후> 6월 | Nong'an (1981−2010)의 기후> 7월 | Nong'an (1981−2010)의 기후> 8월 | Nong'an (1981−2010)의 기후> 9월 | Nong'an (1981−2010)의 기후> 10월 | Nong'an (1981−2010)의 기후> 11월 | Nong'an (1981−2010)의 기후> 12월 | Nong'an (1981−2010)의 기후> 연간 |
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| 역대 최고 기온 °C (°F) | 4.5 (40.1) | 14.9 (58.8) | 21.8 (71.2) | 31.0 (87.8) | 35.2 (95.4) | 37.8 (100.0) | 34.9 (94.8) | 34.3 (93.7) | 31.3 (88.3) | 27.8 (82.0) | 20.0 (68.0) | 10.5 (50.9) | 37.8 (100.0) |
| 일평균 최고 기온 °C (°F) | −10.0 (14.0) | −4.3 (24.3) | 3.9 (39.0) | 14.6 (58.3) | 21.9 (71.4) | 26.7 (80.1) | 27.6 (81.7) | 26.7 (80.1) | 21.7 (71.1) | 13.3 (55.9) | 1.3 (34.3) | −7.3 (18.9) | 11.3 (52.4) |
| 일일 평균 기온 °C (°F) | −16.3 (2.7) | −11.0 (12.2) | −2.3 (27.9) | 8.1 (46.6) | 15.7 (60.3) | 21.1 (70.0) | 23.1 (73.6) | 21.8 (71.2) | 15.4 (59.7) | 7.0 (44.6) | −4.2 (24.4) | −13.1 (8.4) | 5.4 (41.8) |
| 일평균 최저 기온 °C (°F) | −21.8 (−7.2) | −16.9 (1.6) | −8.2 (17.2) | 1.6 (34.9) | 9.3 (48.7) | 15.5 (59.9) | 18.8 (65.8) | 17.3 (63.1) | 9.4 (48.9) | 1.3 (34.3) | −9.1 (15.6) | −18.1 (−0.6) | −0.1 (31.9) |
| 역대 최저 기온 °C (°F) | −37.2 (−35.0) | −35.7 (−32.3) | −27.7 (−17.9) | −11.0 (12.2) | −2.8 (27.0) | 3.5 (38.3) | 8.0 (46.4) | 4.9 (40.8) | −2.8 (27.0) | −13.9 (7.0) | −27.3 (−17.1) | −36.7 (−34.1) | −37.2 (−35.0) |
| 평균 강수량 mm (인치) | 3.3 (0.13) | 3.4 (0.13) | 10.5 (0.41) | 19.2 (0.76) | 42.5 (1.67) | 85.1 (3.35) | 141.6 (5.57) | 114.1 (4.49) | 42.8 (1.69) | 20.1 (0.79) | 10.3 (0.41) | 5.2 (0.20) | 498.1 (19.6) |
| 평균 상대 습도 (%) | 66 | 58 | 49 | 47 | 49 | 62 | 78 | 78 | 69 | 61 | 62 | 66 | 62 |
출처: China Meteorological Data Service Center