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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。

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。
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    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) (参考:G検定公式テキスト 第1版 P99)

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