バギングとランダムフォレストの違いとは？中学生でもわかる機械学習アルゴリズム徹底解説！

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バギングとは何か？

まずはバギング（Bagging）について説明します。バギングは「Bootstrap Aggregating」の略で、簡単に言うとデータの一部をランダムに何度も選んで学習させる方法です。

例えば、100人のテスト結果があったとして、その100人全員を使うのではなく、ランダムに一部のデータ（例えば70人分）を選んで何回も違う組み合わせを作ります。
その組み合わせごとに別々に学習を行い、その結果を集めて最終的な判断をします。こうすると、一つのモデルよりも強くて安定した予測ができるのです。

まとめると、バギングは：

• データの一部をランダムに抽出
• 複数のモデルを作る
• その結果を平均や投票などでまとめる

という方法になります。

これにより、データのバリエーションを増やして過学習（特定のデータにしか合わない予測）を防ぐ特徴があります。

ランダムフォレストとは？

次にランダムフォレスト（Random Forest）について説明します。ランダムフォレストは、多くの決定木（ツリー構造のモデル）をバギングの仕組みで作るアルゴリズムです。

つまり、バギングの一種ですが、ただデータをランダムに分けるだけでなく、木の分岐を決める際に特徴量（説明に使うデータの要素）をランダムに選ぶという工夫があります。

例えば、野球の試合の勝敗を予測するとき全ての特徴量（選手の体力、天気、対戦相手など）を考えるのではなく、ランダムに選ばれた一部の特徴量だけで木を育てます。
これが木の多様性を高め、精度をより上げる効果があります。

ポイントは：

• バギングで複数の決定木を作成
• 木の分岐はランダムに選んだ特徴量から決める
• 最終結果は複数の木の投票や平均で決定

こうして強力かつ安定した予測が可能になるのです。

バギングとランダムフォレストの違いを表で比較

able border="1" style="border-collapse: collapse; width: 100%;">ポイントバギングランダムフォレスト基本構造複数のモデルをデータのサンプリングで作成複数の決定木を作成し特徴量の選択もランダム使用モデル任意（決定木や他のモデルも可能）基本的に決定木特徴量の選択全特徴量を使用して分岐を決定一部特徴量をランダムに選び分岐を決定多様性の向上データの違いによる多様性データと特徴量両方による多様性精度安定するがランダムフォレストよりやや低いことも高い精度が期待できる

バギングとランダムフォレストの使い分け

バギングはモデルが安定するので、小規模な問題やモデルが単純なときに使われます。
ランダムフォレストは、特徴量が多いときやモデルの多様性が必要な場合に特に効果的です。

また、ランダムフォレストは機械学習の大会や実務でよく活用されていて、初心者でも扱いやすく強力な手法と言えます。

まとめると：

• バギング→基本的なモデルの安定化に有効
• ランダムフォレスト→多くの特徴量を持ち高精度を求める場面に最適

それぞれの特徴を理解して場面に応じて選ぶと良いでしょう。

ピックアップ解説

ランダムフォレストの特徴量ランダム選択って少し不思議に思いませんか？普通は全部の情報を使ったほうが良さそうに感じますよね。でも、実は一部の特徴量だけをランダムに選ぶことで、モデル同士が似すぎるのを防ぎます。これにより、組み合わせた時により頑丈で安定した予測ができるのです。まさに、みんな違う意見を持っているからこそ良い結果が生まれる仕組みなんですね！

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