ランダムフォレストとは？
意味・定義
ランダムフォレストは、機械学習の一手法であり、複数の決定木を組み合わせて予測を行います。各決定木は訓練データの一部を用いて学習し、それぞれの木が出した予測結果を集約することで、最終的な予測を生成します。この方法は、モデルの精度を向上させるだけでなく、過学習（学習データに特化しすぎて新しいデータに対する性能が低下する現象）を抑える効果もあります。
目的・背景
ランダムフォレストは、データが多様で複雑な場合に特に有効です。例えば、医療分野における患者の疾患予測や、金融分野での信用スコアリングなど、多くの要因が絡む問題には、単一の決定木では捉えきれないパターンが存在します。この手法は、複数の決定木を用いることで、より堅牢で信頼性の高い予測を実現します。また、重要な特徴量の選択やモデルの解釈性向上にも寄与します。
使い方・具体例
- 顧客の購買履歴を分析し、次に購入する可能性が高い商品を予測するシステムに利用されます。これにより、ターゲットを絞ったマーケティングが可能になります。
- 医療データを基に、特定の疾患を持つ患者の治療効果を予測し、最適な治療法を提案することができます。
- 財務データを解析し、企業の倒産リスクを予測することで、投資判断の材料として活用されます。
- 自然言語処理において、テキストデータから感情分析を行う際に、ランダムフォレストを用いて分類精度を高めることができます。
関連用語
試験対策や体系的な理解を目的とする場合、以下の用語もあわせて確認しておくと安心です。
まとめ
- ランダムフォレストは、複数の決定木を用いて予測を行う機械学習手法です。
- 複雑なデータ構造を扱う際に、精度と信頼性を高めるために利用されます。
- 様々な業界で、顧客分析やリスク評価などに幅広く活用されています。
現場メモ
ランダムフォレストを導入する際には、決定木の数やサンプリング手法の選択が重要です。特に、過学習を防ぐためには適切なパラメータ調整が求められます。また、特徴量の重要度を評価する際に、専門的な知識がないと解釈に苦しむことがあるため、チーム内での情報共有が欠かせません。