ランダムフォレスト

ランダムフォレストは堅牢で汎用性の高い 教師あり学習 アルゴリズムであり、 分類 と 回帰 タスクに広く用いられる。名称が 示す通り、複数の 決定木 を構築する。個々の決定木の予測結果を集約する（分類では多数決、回帰では平均値を典型的に用いる）ことで、モデルは著しく高い予測精度を達成する 精度 と安定性を実現します。この アンサンブル アプローチは 機械学習における一般的な落とし穴、例えば 過学習 といった一般的な落とし穴を効果的に解決する。 学習データへのといった機械学習における一般的な落とし穴を効果的に解決するため、複雑な構造化データセットの分析において信頼性の高い選択肢となります。

コア・メカニズム

ランダムフォレストの有効性は、木々の間に多様性をもたらす2つの主要な概念に依存しており、それにより 木々がすべてまったく同じパターンを学習することを防いでいる：

• ブートストラップ集約法（Bagging）: アルゴリズムは置換ありの無作為抽出により、元のデータセットから複数の部分集合を生成する。各決定木は異なるサンプルで学習され、これにより 機械学習（ML） モデルが 基礎となるデータ分布の多様な観点から学習できるようにする。
• 特徴のランダム性: ノード分割時に利用可能な全変数から最も重要な特徴量を探す代わりに、 アルゴリズムは特徴ベクトルのランダムな部分集合の中から最適な特徴量を探す 特徴ベクトルから最適な特徴量を選択する。これにより特定の特徴量がモデルを支配するのを防ぎ、より汎化能力が高く頑健な 予測器を実現する。

実際のアプリケーション

ランダムフォレストはデータ分析の定番手法である データ分析において その能力により 大規模で高次元のデータセットを処理できるため、データ分析の定番手法となっている。

• 金融におけるAI金融機関は、クレジットスコアリングや不正検知にランダムフォレストを活用している。過去の取引データと顧客の属性情報を分析することで、このモデルは不正行為を示す微妙なパターンを特定したり、高い精度で貸出債務不履行リスクを評価したりできる。 精度で。
• 医療におけるAI: 医療診断において、アルゴリズムは電子健康記録を分析することで患者の予後予測を支援する。 研究者はその 特徴重要度 機能を活用し、特定の疾患進行に関連する重要なバイオマーカーを特定している。
• 農業におけるAI: 農学者はランダムフォレストを適用し、土壌サンプルと気象パターンを分析して 予測モデリング を行い、農家が資源配分を最適化し持続可能性を向上させることを可能にする。

ランダムフォレストと関連概念の区別

ランダムフォレストが他のアルゴリズムとどのように比較されるかを理解することは、特定の問題に適したツールを選択するのに役立ちます。

• vs.決定木：単一の決定木は解釈しやすいが、分散が大きいという欠点がある。データのわずかな変化で 木構造が完全に変わってしまう。ランダムフォレストは解釈性を多少犠牲にして バイアス・分散のトレードオフにより、未見のデータに対する優れた汎化性能を提供する テストデータを実現する。
• vs.XGBoost: ランダムフォレストが並列（独立）に木を構築するのに対し、XGBoostのようなブースティングアルゴリズムは 順次的に木を構築し、各新しい木が前の木の誤りを修正する。ブースティングは表形式のコンペティションでは高い性能を達成することが多いが、 ノイズの多いデータに対してより敏感になり得る。
• 対ディープラーニング（DL）：ランダムフォレストは構造化された表形式データに優れる。しかし、画像のような非構造化データ、 コンピュータビジョン（CV） モデル が優れている。 YOLO26 は 畳み込みニューラルネットワーク（CNN） を用いて生のピクセルから特徴を自動的に抽出する。これは木ベースの手法が苦戦する領域である。

実施例

ランダムフォレストは、一般的に人気のある Scikit-learnライブラリで実装されることが多い。高度なパイプラインでは、 Ultralytics で管理されるビジョンモデルと併用されることもあり、例えば検出されたオブジェクトから派生したclassify 。

以下の例は、合成データで単純な分類器を訓練する方法を示しています：

from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# Generate a synthetic dataset with 100 samples and 4 features
X, y = make_classification(n_samples=100, n_features=4, random_state=42)

# Initialize the Random Forest with 100 trees
rf_model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=3)

# Train the model and predict the class for a new data point
rf_model.fit(X, y)
print(f"Predicted Class: {rf_model.predict([[0.5, 0.2, -0.1, 1.5]])}")