ランダムフォレスト

Random Forestは、機械学習（ML）における分類および回帰タスクの両方に使用される、汎用性が高く強力な教師あり学習アルゴリズムです。アンサンブル法の一種として、トレーニングプロセス中に多数の決定木を構築することによって動作します。分類タスクの場合、最終的な出力は、最も多くのツリーによって選択されたクラスです。回帰タスクの場合、個々のツリーの平均予測です。複数のモデルを組み合わせるこのアプローチは、予測精度を向上させ、過学習を制御するのに役立ち、単一の決定木よりも堅牢になります。

ランダムフォレストの仕組み

ランダムフォレストの基本的な考え方は、無相関の決定木の「フォレスト」を構築するためにランダム性を導入することです。このランダム性は、主に2つの方法で注入されます。

1. ブートストラップ集計（バギング）： フォレスト内の個々の木はそれぞれ、トレーニングデータの異なるランダムサンプルでトレーニングされます。このサンプリングは復元抽出で行われます。つまり、一部のデータポイントは単一のサンプルで複数回使用される可能性がありますが、他のデータポイントはまったく使用されない可能性があります。この手法は、正式にはブートストラップ集計として知られています。
2. 特徴量のランダム性: 決定木でノードを分割する際、アルゴリズムはすべての特徴量の中から最適な分割を探すのではなく、特徴量のランダムなサブセットを選択し、そのサブセット内でのみ最適な分割を見つけます。これにより、ツリーの多様性が確保され、いくつかの強力な特徴量がすべてのツリーを支配することを防ぎます。

これらの多様なツリーからの予測を組み合わせることで、モデルは分散を減らし、通常、単一のツリーだけでは達成できない優れたパフォーマンスを実現します。このアルゴリズムは、Leo BreimanとAdele Cutlerによって開発され、多くのデータサイエンティストにとって頼りになるツールとなっています。

実際のアプリケーション

ランダムフォレストは、特に表形式データや構造化データにおいて、そのシンプルさと有効性から多くの業界で広く使用されています。

• 金融サービス: 銀行や金融機関は、信用リスク評価にランダムフォレストモデルを使用します。収入、ローン履歴、年齢などの顧客データを分析することで、顧客がローンを不履行にする可能性を予測できます。また、金融におけるAIにおいて、不正なクレジットカード取引を検出するための重要なツールでもあります。
• 医療： 医療分野では、ランダムフォレストは、疾患の診断と患者のリスク層別化に使用できます。たとえば、患者の記録と症状を分析して、患者が特定の疾患にかかっているかどうかを予測し、医師がより正確な診断を下せるように支援できます。医療におけるAIの概要で、同様のアプリケーションについて詳しく読むことができます。
• Eコマース： オンライン小売業者は、ランダムフォレストを使用して、閲覧履歴、購入パターン、その他のユーザー行動に基づいてユーザーに商品を提案するレコメンデーションシステムを構築します。

他のモデルとの関係

ランダムフォレストがAIの分野における他のモデルとどのように関連しているかを理解することが重要です。

• 決定木: ランダムフォレストは、基本的に決定木の集合体です。単一の決定木は解釈が容易ですが、トレーニングデータに過剰適合しやすいです。ランダムフォレストは、多数のツリーの結果を平均化することでこの制限を克服し、より汎化されたモデルを作成します。
• ブースティングアルゴリズム： ランダムフォレストと同様に、XGBoostやLightGBMなどのアルゴリズムも、決定木に基づくアンサンブルメソッドです。ただし、ブースティングと呼ばれる異なる戦略を使用します。ここでは、新しい木が前の木の誤差を修正しようとしながら、木が順番に構築されます。対照的に、ランダムフォレストは木を独立して並行して構築します。
• 深層学習モデル: ランダムフォレストは、構造化データの問題に非常に効果的です。ただし、画像やテキストのような非構造化データの場合、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）やVision Transformers（ViT）のような深層学習モデルの方がはるかに優れています。コンピュータビジョンでは、物体検出やインスタンスセグメンテーションのようなタスクは、Ultralytics YOLO11のような特殊なアーキテクチャで最適に処理されます。

テクノロジーとツール

いくつかの一般的な機械学習ライブラリは、ランダムフォレストアルゴリズムの実装を提供しています。広く使用されているPythonライブラリであるScikit-learnは、ハイパーパラメータチューニングのオプションを備えた包括的なランダムフォレスト実装を提供します。多くの従来型MLタスクには強力ですが、最先端のコンピュータビジョンアプリケーションでは、MLOpsライフサイクルをサポートする特殊なアーキテクチャとプラットフォームが必要になることがよくあります。現実世界のビジョンAI問題にYOLOモデルを活用するさまざまなUltralyticsソリューションをご覧ください。