【イラスト付き】ランダムフォレストとは何？特徴と仕組みをわかりやすく解説

仕事でマーケティング分析が必要なんだけど、なかなか難しくて･･･。何か効率的な方法はないかしら？

ランダムフォレストって初めて聞いたけど、マーケティングに関係あるの？

ブルーちゃん、お願いね！

まずは、ランダムフォレストがどのようなものか解説していくよ。

「ランダムフォレスト（Random Forest）」とは、「決定木」という手法と「アンサンブル学習（バギング）」を組み合わせた機械学習アルゴリズムだよ。

個々の決定木が導き出した結果を統合し、より精度の高い予測を行うんだ。

過学習を防げるから、未知のデータに対しても安定したパフォーマンスを発揮するよ。

さらに、欠損値や異常値の影響を受けにくく、実際のデータ分析で扱いやすいよ。

たしかに、あまり馴染みがない言葉だもんね。

ランダムフォレストを理解するためには、「決定木」と「アンサンブル学習（バギング）」の両方の意味をしっかり把握しておく必要があるよ。

以下で、それぞれ詳しく解説するね。

「決定木」とは、データを分析して「予測」「分類」「判別」を行うための手法だよ。

具体的には、Yes/Noのような二択の質問を繰り返しながら、条件を満たす方向へと分岐を進め、最終的な結論へと導くんだ。

この階層的な構造が、枝分かれした木に見えるんだよね。

そう！シンプルな仕組みながらも、直感的に理解しやすいのが特徴だよ。

アンサンブル学習は、複数のモデルを組み合わせることによって、より正確な予測を実現する手法だよ。

決定木を複数集めて精度を向上させる方法は「バギング」と呼ばれ、ランダムフォレストの基盤となっているんだ。

たとえば分類問題では、それぞれのモデルが出した結果の多数決によって最終的な判定を行い、回帰問題では各モデルの予測値の平均を取るのが一般的だよ。

複数のモデルを活用することで、単独の決定木に比べて安定性が増して、より信頼性の高い分析が可能になるんだ。

続いては、ランダムフォレストのアルゴリズムについて解説するね。

ランダムフォレストのアルゴリズムは、主に4つの項目で成り立っているよ。

それぞれ丁寧に説明するから、安心してね。

バギングとは、元のデータからランダムにサンプルを抽出し、複数の小さなデータセットを作成することだよ。

サブセットを用いて、それぞれ独立した決定木を学習させることにより、モデルの多様性を確保するんだ。

その通り！ちなみに、サンプリングの際は一部のデータは複数回選ばれることもあるよ。

ランダムフォレストでは、バギングに加えて、データのランダム抽出と特徴量のランダム選択が行われるんだ。

特徴量のランダム選択とは、決定木を作成する際に、データグループ（ノード）の分岐を決定するための特徴量を、全体から無作為に一部だけ選ぶ方法だよ。

それぞれの決定木が、異なる特徴量の組み合わせを学習するんだ。

ランダムフォレストでは、あらかじめ設定された数の決定木が作成されるまで、バギングと特徴量のランダム選択を繰り返すよ。

各決定木は、与えられたデータをもとに、条件ごとにデータを分けながら学習を進めるんだ。

正解！この分割は再帰的に行われ、最終的にデータが分類・予測できる状態になったところで末端（葉ノード）に到達するんだ。

ランダムフォレストでは、複数の決定木がそれぞれ独立して予測を行い、その結果を統合することにより、最終的な予測を決定するんだ。

つまり、各決定木が出したクラスのうち最も多く選ばれたものが、最終的な予測結果となるよ。

この多数決の仕組みによって、個々の決定木の誤差が打ち消され、全体の予測の正確性も向上するよ。

精度の高い予測が可能なランダムフォレストだけど、実はデメリットもあるんだ。

ランダムフォレストの主なデメリットは、主に以下の2点だよ。

以下でそれぞれ詳しく解説するね！

ランダムフォレストは多数の決定木を学習させるから、大量のデータや特徴量が多いデータを扱う際に、計算コストが高くなるよ。

うん。さらに、予測のスピードも低下する可能性があるんだ。

リアルタイムの分析が求められる場面では、計算リソースの確保やモデルの最適化が必要になるよ。

ランダムフォレストは比較的パラメータ調整の手間が少ないアルゴリズムと言われているよ。

でも、精度を最大化するためには一部の設定を調整する必要があるんだ。

たとえば、決定木の本数や使用する特徴量の数を適切に選ぶことにより、モデルの性能が大きく変わることがあるよ。

だから、ランダムフォレストを活用する際は、試行錯誤を重ねながら、最適なパラメータを見つける作業が求められるんだ。

ランダムフォレストについて詳しく解説してきたけど、よく分かったかな？

いいね！じゃあ、最後にまとめとして、以下4点を覚えていってね。