ランダムフォレストとは？-AI関連の用語集【クラベルAI】-

ランダムフォレスト（Random Forest）

ランダムフォレストとは、少しずつ条件を変えた決定木をたくさん作り、その多数決や平均で答えを出す手法のことです。フォレスト（森）の名前のとおり、木を集めて使います。1本の木は偏った答えを出すことがありますが、多くの木の意見を合わせると安定します。表形式のデータで高い精度が出やすく、設定の手間も比較的少ない手法です。

ランダムフォレスト（Random Forest）関連用語

ランダムフォレスト（Random Forest）に関連する単語は以下の通りです。

• 決定木（Decision Tree）1本の木はどんな仕組み？→
• バギングデータを変えて学ぶ方法とは？→
• 勾配ブースティング木を少しずつ直す方法との違いは？→
• アンサンブル学習（Ensemble Learning）みんなの意見を合わせる考え方とは？→
• 過学習（Overfitting）木が多いと覚えすぎは防げる？→
• 分類（Classification）分類と回帰、どちらにも使える？→

ランダムフォレスト（Random Forest）で知っておくと得する有益情報

ランダムフォレストは、実務でよく使われる定番の手法です。特徴を3つにまとめました。

• 木をばらけさせる木ごとに、使うデータや項目をランダムに選び、似た木ばかりにならないようにします。
• 過学習に強い多くの木の平均をとるので、1本の木より新しいデータに強くなりやすいです。
• 重要な項目が分かるどの項目が予測に効いたかを数字で出せ、業務の振り返りに役立ちます。

決定木との比べ方

1本の木より、多くの木の意見を合わせたほうが安定します。

ランダムフォレスト（Random Forest）やさしい解説

木が多いと、なんで強くなるの？

クイズ番組の「みんなに聞く」ライフラインと同じです。1人は間違えても、大勢の多数決は当たりやすくなります。

ただし、全員が同じ考えだと意味がありません。だから木ごとに見る資料を少しずつ変えます。

過去の契約データから、解約しそうな顧客を予測する場面で使えます。木が多いと安定しやすい一方で、判断の理由を1つずつ説明するのは苦手です。理由の説明が必要な場面では、決定木を併用するなど使い分けましょう。

ランダムフォレスト（Random Forest）についてのみんなの疑問

ランダムフォレストは、ディープラーニングより弱いですか？

表形式のデータでは、有力な選択肢になります。画像や音声ではディープラーニングが主流です。社内の表データなら、手間の少ないランダムフォレストで十分な精度が出る場合も多いです。

木の本数は、多いほどいいですか？

ある程度までは増やすほど安定します。一定の本数を超えると、精度はほぼ変わらず、計算だけ重くなります。まず100本前後で試し、変化を見て調整するのが一般的です。

データの準備は、どのくらい必要ですか？

数値の大きさをそろえる作業は、あまり要りません。ただし、欠けた値や入力ミスは先に整えます。カテゴリの項目は、数値に直す必要がある場合があります。

AI関連の用語集【まとめ】

AI関連の用語集が気になる方のために、用語集一覧を作成しました。AIに関する学びを深めたいとお考えの方は、ぜひご覧ください。

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参考にした公式情報：scikit-learn：Random Forest

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