ランダムフォレストとは・AI関連用語集

ランダムフォレストとは、意味や概念を詳しく解説

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ランダムフォレスト

Random forest

ランダムフォレストとは、決定木(樹木のように連なったモデルによって意思決定を行う手法)を多数用意し、データの分類や回帰、クラスタリングなどを効率的にする機械学習の方法のひとつ。決定木には選択肢を枝分かれさせて結論を出す「回帰木」と、データに基づいてそれに当てはまるかどうかを回答させてゆく「分類木」があり、目的に応じて使い分けられる。

■ランダムフォレストの流れ
ランダムフォレストの大まかな流れとしては、

・サンプル数と特徴量をセット化したランダムなデータ(訓練データ)を必要分用意する
・複数の決定木を作成する
・その決定木のそれぞれの結果を多数決し、どう分類するか決定する

というのが基本である。決定木そのものはルールを可視化しやすい反面、過学習(訓練データに適合しすぎて汎用性に乏しくなること)を起こしがちという注意点があるが、ランダムフォレストで決定木を複数作ることにより、それを防ぐことができるというメリットがある。

また、結果の説明がしやすい、比較的高速で結果を出しやすい、並列処理が可能、どの特徴量が最も重要か一目で分かるなどの利点もあるので、分類アルゴリズムとしては非常に優秀とされる。

ランダムフォレストもハイパーパラメータ(機械学習において、アルゴリズムの挙動を制御し、最適化するためのパラメータ)の設定は必要となるが、デフォルトの数値でも精度の高い結果が出やすいため、初心者にとって有難い手法と言えるだろう。

AI用語解説:×AI編集部監修

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