【機械学習】ランダムフォレストとは？ 〜 最も簡単に解説 〜

今回の記事は「ランダムフォレスト」とは何かに関して、最も簡単に解説を行っていく記事になります。初心者にも分かりやすいようにできるだけ簡単に記事を記載していくので是非参考にしてみてください。

機械学習における「ランダムフォレスト」とは？

ランダムフォレストは機械学習アルゴリズムのうち、教師あり学習の分類に属します。ランダムフォレストを知る上で決定木に関して知っておく必要があります。

決定木は下記図のように変数を使って線を引きクラスを作成する手法です。

この手法では過学習が起きるという欠点があり、これを解消するためにランダムフォレストという手法を使用していくという背景があります。

上記は別サイトからの引用ですが要はこの決定木を複数用意して全ての思考を考慮に入れた上で決定を行う手法がランダムフォレストです。

例えば下記のような仕組みです。

決定木1は目的変数を10に出力。
決定木2は目的変数を15と出力。
決定木3は目的変数を8と出力。

この場合は10+15+8の33を3個分の試行で割ると11になるので11の出力とする。と言った使い方がされます。

このように複数の学習モデルの結果を組み合わせるテクニックをアンサンブル学習といいます。

以上が今回の記事になります。他にも多数の機械学習関連の記事を記載しているので是非そちらも合わせて参考にして見て下さい。