【AI No.18】今更聞けない！ランダムフォレストをサクッと解説

ランダムフォレストは、機械学習において使用される手法の一つであり、複数の決定木を組み合わせることで精度を向上させるアルゴリズムです。本記事では、ランダムフォレストの基本的な仕組みや具体的な利用例、考案された背景について、わかりやすく説明いたします。

ランダムフォレストとは？

ランダムフォレストとは、複数の決定木を使用して多数決を取ることで予測精度を高めるアルゴリズムです。各決定木が別々のデータサブセットで学習し、予測結果を集約して最終的な判断を行います。

わかりやすい具体的な例

わかりやすい具体的な例1

例えば、複数の専門家がある患者の診断を行う場面を考えてみましょう。各専門家が異なる症状に注目して診断結果を出し、最後にそれらの診断結果を基に多数決で病名を決定します。これがランダムフォレストの基本的な考え方です。

わかりやすい具体的な例1補足

この図は、患者の診断を行う際に、それぞれの専門家（決定木）が独自の視点で診断し、最後に全員の意見をまとめる流れを示しています。

わかりやすい具体的な例2

また、天気予報を例に挙げると、異なる地点で収集された気象データを基にそれぞれ予測を行い、最も支持された予測を最終的な予測とするような仕組みです。

わかりやすい具体的な例2補足

この例では、各地域での気象データを使用し、複数の予測結果を集約することでより信頼性のある天気予報を実現しています。

ランダムフォレストはどのように考案されたのか

ランダムフォレストは、1990年代に集団学習理論を基に開発されました。各決定木が異なるデータサブセットで学習することで、過学習を防ぎ、より汎用性の高いモデルが得られるようになりました。

考案した人の紹介

ランダムフォレストを考案したのは、アメリカの計算機科学者であるレオ・ブライマンです。彼は決定木に関する研究を重ね、集団学習により予測精度を高める手法を提唱しました。

考案された背景

ランダムフォレストは、データの複雑性と多様性が増加した時代背景のもと、正確な予測を行う必要があったため開発されました。過学習を抑えつつ多くのデータから汎用的な学習ができる手法が求められていました。

ランダムフォレストを学ぶ上でつまづくポイント

ランダムフォレストを理解する際に多くの人がつまずく点は、各決定木が独立して学習する意味や、それを多数決でまとめることの効果です。また、複数のツリーが異なる部分で役割を持つため、その全体像が把握しづらいことも原因です。

ランダムフォレストの構造

ランダムフォレストは、各データポイントの異なる特徴に基づき、複数の決定木が独立に学習を行い、最終的な出力を決定します。

ランダムフォレストを利用する場面

ランダムフォレストは、医療分野や金融分野など、精度の高い予測が求められる場面で多く利用されます。

利用するケース1

医療分野において、病気の診断支援にランダムフォレストが利用されることがあります。多様な患者データを基に、各決定木が病名の予測を行い、その結果を集約することで正確な診断を提供します。

利用するケース2

金融業界では、信用スコアリングにランダムフォレストが活用されています。個々の金融取引データに基づいて、各決定木がリスクを評価し、総合的な信用スコアを算出します。

さらに賢くなる豆知識

ランダムフォレストの決定木は、他の決定木と比較し過学習が抑えられ、より精度が高まるといった特徴を持ちます。また、特にビッグデータ解析においてその利点が顕著に現れることが知られています。

あわせてこれも押さえよう！

ランダムフォレストの理解において、あわせて学ぶ必要があるAIについて5個のキーワードを挙げて、それぞれを簡単に説明します。

• 決定木

個別の予測モデルを構築するための基本アルゴリズムです。

• バギング

データを複数に分けてそれぞれで学習を行う手法です。

• ブースティング

弱い予測器を集めて精度を高める手法です。

• 勾配ブースティング

ブースティングをさらに改良したアルゴリズムです。

• アンサンブル学習

複数のモデルを組み合わせることで、予測精度を向上させます。

まとめ

ランダムフォレストの理解を深めることで、より正確な予測を行うための知識が得られます。日常業務や学習においても、データ解析の効率化に役立つ技術です。さらに、AI技術の幅広い応用例としても知識が活かされます。