ランダムフォレスト
ランダムフォレスト
ランダムフォレストとは、並列に学習した複数の決定木に予測を行わせ、最終的な出力を多数決や平均で決定する手法です。
ランダムフォレストはアンサンブル学習のバギングの一種です。決定木は単体では過学習しやすいという弱点がありますが、ランダムフォレストではこれを抑制できるという利点があります。
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クイズ
以下の文章を読み、空欄（ア）~〔イ〕に最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ。
ランダムフォレストは複数の（ア）を用いるアンサンブル学習の手法である。複数の（ア）による予測結果は最終的に、（イ）することで出力とする。
- 正解を見る
- 解説を見るランダムフォレスト（Random Forest）は機械学習の教師あり学習の一つで、決定木を用いる手法です。ランダムフォレストでは、それぞれの結果を用いて多数決をとることによって、モデルの最終的な出力を決定します。
（参考: G検定公式テキスト 第2版 第4章 4-1 P125-126)
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