ランダムフォレスト（Random Forest）とは、機械学習の分野で広く用いられる分類・回帰のアルゴリズムの一つである。決定木を複数作成し、その結果を統合することで精度を高める手法である。
ランダムフォレストは、決定木を複数作成することで、個々の決定木よりも高い精度を得ることができる。また、各決定木が独立しているため、個々の決定木の誤りに対しても強い汎化性能を持つことが特徴である。
具体的には、ランダムフォレストでは、以下の手順で学習を行う。
- データセットからブートストラップサンプルを作成する。
- ブートストラップサンプルを用いて決定木を作成する。
- 上記の手順を複数回繰り返し、複数の決定木を作成する。
- 各決定木の出力を集約し、最終的な出力を決定する。
なお、ブートストラップサンプルとは、元のデータセットから重複を許してランダムにサンプリングを行い、そのサンプルを用いて学習を行う手法である。
ランダムフォレストは、様々なデータに対して高い精度を発揮することが知られており、特に大規模なデータセットに対して有効である。また、ランダムフォレストは説明変数の重要度を計算することができるため、特徴選択の手法としても利用されることがある。
ただし、ランダムフォレストは計算量が多いため、高速化の工夫が必要である。また、過学習を防ぐためには、決定木の数や木の深さなどのパラメータを調整する必要がある。
以上が、ランダムフォレストについての概要である。