アンサンブル学習

-ランダムフォレストの概要- ランダムフォレストとは、複数の決定木を組み合わせて作成される、機械学習モデルの一種です。各決定木は、トレーニングデータの異なるサブセットで作成され、入力データに対して予測を行います。ランダムフォレストは、これら個々の決定木の予測を組み合わせることで、全体的な予測の精度と安定性を向上させます。 ランダムフォレストの主な利点は、以下のような点です。 * 過適合の軽減各決定木が異なるデータセットでトレーニングされるため、ランダムフォレストは単一の決定木よりも過適合が起こりにくくなります。 * 予測精度の向上複数の決定木の予測を組み合わせることで、ランダムフォレストは単一の決定木よりも正確な予測を実現できます。 * 特徴の重要度の評価ランダムフォレストは、各特徴が予測に与える影響を計算できるため、特徴の重要度を評価するのに役立てることができます。 ランダムフォレストは、画像分類、自然言語処理、金融モデリングなど、さまざまな機械学習タスクで使用されています。