ざっくりと
- 機械学習の一つのアルゴリズム
- 大量のデータを分類・予測する
- 多数の「木」で解析を行う
ランダムフォレストとは、多数の「木」でデータを分類・予測する機械学習のアルゴリズムです。
概要説明
ランダムフォレストとは機械学習のアルゴリズムである。なぜならば、大量のデータを効率よく分類や予測するために使われるから。
例えば、オンラインショッピングでユーザーが次に何を買うかを予測する。そして、多数の「木」を使って解析を行う。
つまり、一つ一つの「木」が投票して、最も多かった答えが最終的な結果になる。だから、精度が高い。
イメージ図
職業職種
- データサイエンティスト
ランダムフォレストは、データ解析でよく使われる。なぜなら、大量のデータを高精度で分類・予測できるから。例えば、市場調査。 - マーケティング担当者
ランダムフォレストは、顧客行動の予測に使う。なぜなら、顧客が次に何を求めるかを高精度で予測できるから。例えば、広告のターゲティング。 - 医療研究者
ランダムフォレストは、病気の診断にも使われる。なぜなら、多数の症状から最も可能性の高い病名を予測できるから。例えば、早期発見。
ランダムフォレストは、名前の由来は多数の「木」（決定木：デシジョンツリー）でデータを解析する様子が、まるで森（フォレスト）のように見えることからです。
決定木イメージ図
代表例
- Kaggle
Kaggleは、ランダムフォレストで有名である。なぜなら、多くのデータサイエンスのコンペティションでランダムフォレストが使われているから。例えば、Titanic Survival Predictionコンペティション。 - Scikit-learn
Scikit-learnは、ランダムフォレストで名高い存在である。なぜなら、このライブラリを使って簡単にランダムフォレストのモデルを作成できるから。例えば、Pythonプログラミングでのデータ分析。 - Leo Breiman
Leo Breimanは、ランダムフォレストで世間に知られている。なぜなら、彼がランダムフォレストの基本的なアルゴリズムを開発したから。例えば、彼の研究論文。
手順例
以下は、ランダムフォレストの基本的な実行手順です。- データの準備
データの準備は、最初のステップである。なぜなら、良いデータがないと良い結果は出ないから。例えば、CSVファイルの読み込み。 - 特徴量の選択
特徴量の選択は、次に重要である。なぜなら、どのデータを使うかが結果に大きく影響するから。例えば、年齢や性別など。 - モデルの設定
モデルの設定は、必要である。なぜなら、ランダムフォレストの動作を決める設定が必要だから。例えば、決定木の数や深さ。 - 学習
学習は、核心部分である。なぜなら、ここでデータを使ってモデルが「学ぶ」から。例えば、学習データを使った計算。 - 評価
評価は、最後のステップである。なぜなら、どれだけ正確なのかを確かめる必要があるから。例えば、テストデータでの精度チェック。
類似語
- 決定木（デシジョンツリー）
決定木（デシジョンツリー）は、ランダムフォレストの類似語である。なぜなら、ランダムフォレストは多数の決定木を使って動作するから。例えば、一つ一つの決定木が投票して結果を出す。 - アンサンブル学習
アンサンブル学習は、ランダムフォレストの類似語である。なぜなら、ランダムフォレストも複数のモデルを組み合わせて使うアンサンブル手法の一つだから。例えば、他にもバギングやブースティングなど。 - 分類器
分類器は、ランダムフォレストの類似語である。なぜなら、ランダムフォレストもデータを分類する目的でよく使われるから。例えば、スパムメールの分類。
反対語
- 単純な判断
単純な判断は、ランダムフォレストの反対語である。なぜなら、ランダムフォレストは複雑なデータから予測を行うが、単純な判断は一つの基準だけで決めるから。例えば、ただの「はい」か「いいえ」の質問。 - 無計画
無計画は、ランダムフォレストの反対語である。なぜなら、ランダムフォレストは計画的にデータを分析するが、無計画は何も考えずに行動するから。例えば、目的もなくデータを集める行為。 - 直感
直感は、ランダムフォレストの反対語である。なぜなら、ランダムフォレストは論理とデータに基づいて判断するが、直感は感じるままに行動するから。例えば、感じたままに選択すること。
会話例
- データサイエンティストとマネージャーがプロジェクトの進行状況を確認する場面
「このプロジェクトでランダムフォレストを使う理由は？」
「ランダムフォレストは大量のデータを効率よく分析できるからだよ。」 - マーケティング担当者とデータアナリストが広告効果を話し合う場面
「ランダムフォレストでどれくらいの精度が出てる？」
「85%くらいの精度で、広告の効果を予測できているよ。」 - エンジニアとプロダクトマネージャーが新機能の必要性を確認する場面
「ランダムフォレストを使って新機能の成功確率を知りたいんだけど？」
「いいね、それでユーザーがどう反応するかも事前に予測できる。」
注意点
ランダムフォレストを使用する時の注意点は過学習である。なぜならば、モデルが学習データに過度に適合してしまい、新しいデータに対応できなくなる可能性があるからだ。
例えば、学習データだけで高い精度が出るが、テストデータで精度が下がる場合。そして、過学習を防ぐためには、パラメータ調整が必要。だから、慎重に設定する。
ランダムフォレストと決定木は、間違えやすいので注意しましょう。
ランダムフォレストは、複数の決定木を組み合わせて予測を行います。
一方、決定木は、単一の木で予測を行います。
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