ランダムフォレスト

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用語解説

ランダムフォレストは、ランダムに選んだデータと特徴で多数の決定木を作り、それらの多数決(または平均)で予測する手法です。

■ 試験で押さえるポイント

  • 学習データから重複を許して取り出したデータで、それぞれの木を作ります。

  • 各分岐では、ランダムに選んだ一部の特徴だけを使います。

  • 一つの決定木より、過学習しにくく安定します。

■ 選択肢での判断ポイント

多数の決定木の多数決・平均で予測するアンサンブル学習です。

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