過学習抑制

「ランダムフォレスト」とは、たくさんの「決定木」と呼ばれる予測モデルを組み合わせて、より正確な予測を行う機械学習の手法です。まるで森のようにたくさんの木が生えている様子から、「ランダムフォレスト」という名前が付けられています。 一つ一つの木にあたるのが「決定木」です。決定木は、質問を繰り返すことで、答えを絞り込んでいくような仕組みを持っています。例えば、果物を分類する場合、「色は赤いですか？」「大きさはどれくらいですか？」といった質問を繰り返すことで、「りんご」「みかん」「いちご」など、答えを導き出します。 ランダムフォレストは、この決定木をたくさん用意し、それぞれの木に学習させます。しかし、すべての木に同じデータを学習させてしまうと、似たような木ばかりができてしまい、予測の精度はあまり向上しません。そこで、ランダムフォレストでは、それぞれの木に学習させるデータを少しだけ変化させます。元のデータから一部のデータを取り出したり、注目する特徴をランダムに選んだりすることで、多様な木を育てます。 それぞれの木が学習を終えると、予測したいデータに対して、すべての木が予測を行います。そして、それぞれの木の予測結果を多数決でまとめることで、最終的な予測結果を導き出します。 このように、たくさんの木を育て、それぞれの木が異なる視点から予測を行うことで、一つだけの木を使うよりも、より正確で安定した予測が可能になります。また、一部のデータが不足していたり、質が悪かったりしても、他の木が補完してくれるため、データの欠陥に強いという利点もあります。そのため、様々な分野で活用されている、信頼性の高い予測手法と言えるでしょう。

ランダムフォレストは、機械学習の分野でよく使われる予測手法です。たくさんの決定木という簡単な予測モデルを組み合わせて、全体として複雑な予測を可能にする、アンサンブル学習という考え方に基づいています。アンサンブル学習とは、例えるなら、様々な楽器がそれぞれの音色を奏で、全体として美しいハーモニーを作り出すオーケストラのようなものです。ランダムフォレストでは、決定木がそれぞれの楽器の役割を果たし、それぞれの予測結果を統合することで、より正確な予測を実現します。 ランダムフォレストで使われている具体的な方法は、バギングと呼ばれています。バギングは、元のデータをいくつかに分けて、それぞれの部分データから決定木を作ります。まるで、大きな絵をジグソーパズルのように細かく分けて、それぞれのピースから全体像を推測するようなものです。それぞれの決定木は、異なる部分データに基づいて作られるため、少しずつ異なる特徴を捉えます。そして、それぞれの決定木の予測結果を多数決でまとめることで、最終的な予測結果を得ます。多数の意見を聞き、最も多くの支持を得た意見を採用する、いわば民主主義的な方法です。 ランダムフォレストの名前の由来は、森のようにたくさんの決定木を使うことにあります。多数の決定木が複雑に絡み合い、全体として高い予測精度を実現します。一つ一つの決定木は単純な構造で、複雑なデータの予測には不向きです。しかし、ランダムフォレストのようにたくさんの決定木を組み合わせることで、複雑な関係性も捉えることができるようになります。まるで、一本の糸は弱くても、たくさんの糸を束ねると頑丈なロープになるように、単純なモデルを組み合わせることで、強力な予測モデルが生まれるのです。