ランダムフォレスト（Random Forest）

ランダムフォレスト（Random Forest）とは、複数の決定木（Decision Tree）を組み合わせて予測精度を高めるアンサンブル学習アルゴリズムの一種です。 分類・回帰の両方に対応し、高い汎化性能と安定性を兼ね備えていることから、実務でも広く利用されています。 ランダムフォレストの主な特徴は以下の通りです： • 各決定木が独立に学習し、それらの多数決（分類）や平均（回帰）によって最終予測を行う • 学習時に特徴量やサンプルをランダムに選ぶことで、過学習（オーバーフィッティング）を抑制 • 特徴量の重要度（Feature Importance）を可視化しやすく、解釈性にも優れる • 外れ値やノイズへの耐性が高く、安定した予測が可能 ランダムフォレストの仕組みは「バギング（Bagging）」と呼ばれる手法に基づいており、同じ学習アルゴリズム（決定木）に対してデータのサブセットを使って複数モデルを構築することで、個々のモデルの弱点を補い合います。 代表的な活用例： • 顧客の解約予測や購買傾向分析 • 疾患リスクの診断支援（医療データの分類） • 不正検知（Fraud Detection） • 製造・品質管理における異常検出や分類 • 金融商品のリスク評価や与信審査 深層学習が注目される一方で、表形式の構造化データに強く、計算コストも比較的低いランダムフォレストは、依然として実務現場で信頼される機械学習モデルのひとつです。