ランダムフォレストとは？高精度で頑健なアンサンブル学習モデル

はじめに

ランダムフォレスト（Random Forest）は、複数の決定木を組み合わせて分類や回帰を行うアンサンブル学習の手法です。
多数の弱いモデル（決定木）を集めて予測を安定化・高精度化し、過学習のリスクも抑えられます。
この記事ではランダムフォレストの仕組みや特徴、応用例をわかりやすく解説します。

基本情報・概要

ランダムフォレストは、複数の決定木を独立に構築し、それらの予測を集約して最終的な判断を出します。
個々の木はランダムに選ばれたデータと特徴量で学習され、多様性が確保されます。

• 主な特徴：

  • バギング（Bootstrap Aggregating）によるサンプリング
  • 各決定木は異なる特徴量の部分集合を用いて分割
  • 分類は多数決、回帰は平均で予測を決定

  用語	説明
  バギング	データセットを重複ありでランダムサンプリングする方法
  多数決	分類結果を複数の木で投票し決定
  特徴量のランダム抽出	分割に使う特徴量をランダムに選ぶことで多様性を確保

深掘り解説

• バギングの効果
  複数の学習器の誤差が平均化され、モデルの分散が減少し汎化性能が向上。

• 特徴量ランダム抽出の目的
  決定木間の相関を減らし、多様な木を作ることで過学習を防止。

• 計算負荷
  多数の木を作るため計算コストは増加するが、並列処理で高速化可能。

応用・発展的な使い方

• 顧客の購買予測や分類
• 医療診断支援や異常検知
• 金融リスク評価
• 画像分類やテキスト分類の前処理としても利用
• 特徴量の重要度評価（Feature Importance）

よくある誤解と注意点

• ランダムフォレストは全ての問題で最良ではない
• パラメータ調整（木の数、深さなど）が性能に影響
• 解釈性は単一決定木より劣るが、特徴量重要度で補える

まとめ

ランダムフォレストは高精度かつ汎用性の高いアンサンブル学習手法で、
多くの実問題で優れた性能を発揮します。
特徴量のランダム性とバギングによる多様性が過学習を防ぎ、安定した予測を実現。
適切なチューニングと理解で効果的に活用しましょう。