ランダムフォレストは、複数の決定木を組み合わせることで高い予測精度と安定性を実現する機械学習アルゴリズムです。過学習を起こしにくく、分類や回帰の問題で広く活用されています。
ランダムフォレストとは
一言でいうと、多数の決定木（判断の木）の意見を集約し、多数決や平均によってより正確な予測を行うアンサンブル学習の手法です。
詳しく解説
ランダムフォレストは、Breimanらが提案したアルゴリズムで、元のデータから重複を許してランダムにサンプルを抽出するブートストラップサンプリングと、分岐に使用する特徴量をランダムに選択する手法を組み合わせて多数の決定木を構築します。個々の決定木は異なるデータや特徴量を見ているため、それぞれ異なるクセや過学習の傾向を持ちます。それらの予測結果を統合することで、モデル全体の分散を抑え、単体の決定木よりも安定した高い汎化性能を発揮します。
具体例・使われ方
顧客が製品を解約するかどうかを予測する顧客離脱予測や、メールがスパムであるかを判定するフィルタリング、医療分野における病気の診断支援など、多様な分類および回帰タスクで利用されています。
似た用語との違い
単体の決定木と比較して、ランダムフォレストは過学習を大きく軽減できます。また、勾配ブースティングなどの他のアンサンブル学習と比較して、ハイパーパラメータの調整が比較的容易で、並列計算による高速化もしやすいという特徴があります。
注意点
多数の決定木を構築するため、モデルの規模が大きくなると推論や学習に時間がかかることがあります。また、単体の決定木のように直感的な解釈が難しくなり、ブラックボックス化しやすい点に注意が必要です。
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更新日時: 2026年8月28日 23:11