アルゴリズム ランダムフォレスト：多数決で予測する
- ランダムフォレストとは
ランダムフォレストは、近年注目を集めている機械学習の手法の一つで、画像認識や自然言語処理など、様々な分野で広く活用されています。
この手法は、大量のデータの中から複雑なパターンや規則性を見つけ出し、未知のデータに対しても高精度な予測を行うことができます。その精度の高さから、様々な分野における問題解決に役立てられています。
ランダムフォレストという名前は、予測を行う際に、複数の決定木を組み合わせることに由来しています。決定木とは、木構造を用いてデータの分類や予測を行うアルゴリズムです。
ランダムフォレストでは、まるで森のように多数の決定木を作成し、それぞれの木が独自の判断を下します。そして、最終的な予測は、多数決によって決定されます。
このように、複数の決定木の判断を組み合わせることで、より正確で安定した予測結果を得ることが可能となります。さらに、ランダムフォレストは、データの前処理を簡略化できるという利点も持ち合わせています。そのため、機械学習の初心者にとっても扱いやすい手法と言えるでしょう。