ランダムフォレスト

たくさんの模型を組み合わせて、より賢い予測をする方法、それが「集めて袋詰め」のような意味を持つバギングです。これは、機械学習という分野で、複雑な問題を解くための、「アンサンブル学習」という方法のひとつです。 バギングは、まるでくじ引きのように、元の学習データから同じ大きさのデータの束を何度も作り出します。このくじ引きには、同じデータが何度も入ったり、逆に全く入らないデータがあったりします。まるで同じ大きさの袋に、似たようなものを入れて、いくつか袋を作るイメージです。このデータの束それぞれを使って、別々の模型を作ります。それぞれの模型は、少しずつ異なるデータで学習するので、個性を持った模型になります。 予測するときには、これらの個性豊かな模型にそれぞれ予測させ、その結果を多数決でまとめます。多くの模型が「Ａ」と答えれば、最終的な答えも「Ａ」になります。 このように、たくさんの模型の意見を聞くことで、一つの模型を使うよりも、より信頼性の高い予測ができます。特に、決定木のような、データの変化に敏感な模型を使う際に効果的です。 一つ一つの模型は完璧ではありませんが、バギングによって、それぞれの弱点を補い合い、全体として優れた性能を発揮することができます。まるで、たくさんの人が集まって、お互いの知識を出し合うことで、より良い結論を導き出すように、バギングは機械学習において、より良い予測を実現するための、強力な手法と言えるでしょう。

たくさんの学習器を組み合わせて、より賢い予測を生み出す方法、それが「バギング」です。まるで、様々な専門家の意見を聞き、最終的な判断を多数決で決めるようなものです。 バギングは、機械学習における「アンサンブル学習」という手法の一つです。アンサンブル学習とは、複数の学習器を組み合わせ、単体よりも優れた性能を目指す学習方法です。バギングは、このアンサンブル学習の中でも特に広く使われており、その高い汎用性と効果から多くの場面で活躍しています。 バギングの仕組みは、次のとおりです。まず、もとの訓練データから、重複を許してランダムにデータを取り出し、複数の新しいデータセットを作ります。これを「ブートストラップサンプリング」と言います。それぞれの新しいデータセットは、もとのデータと同じ大きさになりますが、データの一部は重複し、一部は含まれていない状態になります。 次に、それぞれの新しいデータセットを用いて、同じ種類の学習器を個別に訓練します。こうして作られた学習器は、それぞれ異なるデータで学習しているため、異なる視点を持つことになります。 最後に、これらの学習器に同じ入力データを与え、それぞれの予測結果を得ます。そして、これらの予測結果を多数決や平均値などで集約し、最終的な予測結果とします。 このように、バギングは多様な学習器の予測結果を組み合わせることで、個々の学習器の欠点を補い合い、より正確で安定した予測を実現します。特に、訓練データのわずかな変化に大きく影響される「不安定な学習器」、例えば決定木のような学習器に対して、バギングは非常に効果的です。バギングを用いることで、予測の精度と安定性が向上し、より信頼性の高い結果を得ることができるのです。