ランダムフォレスト

ランダムフォレストは、機械学習(ML)における分類と回帰タスクの両方に使用される、多用途で強力な教師あり学習アルゴリズムである。アンサンブル手法の一種として、学習過程で多数の決定木を構築することで動作する。分類タスクの場合、最終出力は最も多くの木によって選択されたクラスであり、回帰タスクの場合、それは個々の木の平均予測である。複数のモデルを組み合わせるこのアプローチは、予測精度の向上とオーバーフィッティングの抑制に役立ち、単一の決定木よりもロバストである。

ランダムフォレストの仕組み

ランダムフォレストの核となるアイデアは、ランダム性を導入して、無相関の決定木の「森」を構築することである。このランダム性は主に2つの方法で導入される：

1. ブートストラップ集約（Bagging）：フォレスト内の個々のツリーは、トレーニングデータの異なるランダムなサンプルでトレーニングされる。このサンプリングは置換ありで行われ、1つのサンプルで複数回使用されるデータポイントもあれば、まったく使用されないデータポイントもある。この手法は、正式にはブートストラップ集約として知られている。
2. 特徴のランダム性：決定木のノードを分割する際、アルゴリズムはすべての特徴の中から最適な分割を探索するのではない。代わりに、特徴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る。これにより、木の多様性を確保し、少数の強力な特徴がすべての木を支配することを防ぐ。

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、単一のツリーが単独で行うよりも優れたパフォーマンスを達成する。このアルゴリズムは、レオ・ブレイマンとアデル・カトラーによって開発され、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る。

実世界での応用

ランダムフォレストは、特に表形式または構造化データにおいて、そのシンプルさと有効性により、多くの業界で広く使用されている。

• 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・モデルを使用している。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、このモデルは顧客の貸し倒れの可能性を予測することができる。また、クレジットカードの不正取引を検出するための金融AIにおける重要なツールでもある。
• ヘルスケア医療分野では、ランダムフォレストは病気の診断や患者のリスク層別化に使用できる。例えば、患者の記録や症状を分析して、患者が特定の病気に罹患し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することができる。同様の用途については、医療分野におけるAIの概要をご覧ください。
• Eコマース：オンライン小売業者は、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推薦システムを構築するためにランダムフォレストを使用している。

他のモデルとの関係

ランダムフォレストと他のAIモデルとの関係を理解することは重要である。

• 決定木：ランダムフォレストは基本的に決定木のアンサンブルである。単一の決定木は解釈が簡単な反面、訓練データにオーバーフィットしやすい。ランダムフォレストは、多くの木の結果を平均化することでこの制限を克服し、より一般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手法である。ただし、ブースティングと呼ばれる異なる戦略を採用しており、木は順次構築され、それぞれの新しい木が前の木のエラーを修正しようとする。対照的に、ランダムフォレストは木を独立に並列に構築する。
• 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は非常に効果的である。しかし、画像やテキストのような非構造化データに対しては、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）やヴィジョン・トランスフォーマー（ViT）のような深層学習モデルの方がはるかに優れている。コンピューター・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処理するのが最適です。

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る。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のチューニングオプションを備えた包括的なランダムフォレストの実装を提供しています。多くの伝統的なMLタスクでは強力ですが、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。実世界のビジョンAIの問題にYOLOモデルを活用した様々なUltralyticsソリューションをご覧ください。