ランダムカットフォレストとランダムフォレストの違いをわかりやすく解説！

---

ランダムカットフォレストとランダムフォレストの違いとは？

ランダムカットフォレスト（Random Cut Forest）とランダムフォレスト（Random Forest）は、名前が似ているため混同しがちですが、実は使い方も仕組みも大きく違います。

まずランダムフォレストは主に分類や回帰のための機械学習アルゴリズムで、複数の決定木を使い結果を平均化・多数決して精度を高める方法です。

一方、ランダムカットフォレストは主に異常検知に使われ、データの中で“変わった”データを見つけるためのアルゴリズムです。これは森林の中でランダムに切り込みを入れて特徴を見つける手法で、データの正常な部分と異常な部分を分けるのに役立ちます。

違いをまとめると、ランダムフォレストは予測や分類に向いていて、ランダムカットフォレストは異常検知に特化しているという点が非常に重要です。

ランダムフォレストとは？基本の仕組みと特徴

ランダムフォレストは、多くの決定木を作り、それぞれに異なるデータの一部を学習させてから、それらの結果をまとめて最終的な判断を行う機械学習アルゴリズムです。

この方法は「バギング」と呼ばれる手法で、複数の木を使うことで単一の木よりも精度が高くなり、過学習のリスクも減らしてくれます。

特徴としては、

• 分類問題（例えばメールがスパムかどうか）
• 回帰問題（家の価格予測などの数値予測）

に強いです。さらに、扱えるデータの種類も幅広く、解釈も比較的簡単なので、多くの現場で利用されています。

裏側では、各決定木がデータの特徴量をランダムに選んで学習することで、多様な木が育ち、全体でバランスよい精度が生まれます。

ランダムカットフォレストとは？異常検知に使う特殊な仕組み

ランダムカットフォレストは異常検知向けに考えられたアルゴリズムで、特に大量のデータから急に変わる部分や特徴の違うデータを見つけたい場合に役立ちます。

このアルゴリズムは、データ空間を木構造の中でランダムに分割（カット）し、その分割のパターンを集めた森林を使います。データが普通の範囲にあれば、木の構造の中での平均的な位置にいるのに対し、異常なデータは特定の木で浅い深さ（すぐに区切られる）ため識別できます。

特徴は、

• リアルタイムにデータを追加しつつ異常検知ができる
• 大量データにスケールしやすい
• ラベルなしのデータでも使える（教師なし学習）

つまり、機械学習の中でも特に監視システム、金融の不正検知やIoTの異常検出などに用いられています。

ランダムフォレストとランダムカットフォレストの比較表

able border="1">特徴ランダムフォレストランダムカットフォレスト主な目的分類・回帰異常検知学習方法複数の決定木の多数決・平均ランダムに空間を切り分ける木を構築データ形式教師あり学習（ラベルあり）教師なし学習（ラベルなしでOK）適用例画像認識、金融予測、分類問題全般データの異常値検出、不正検知、センサー監視計算コスト高め（大量学習データに対応）比較的低めでオンラインで対応

まとめ：用途に応じて選ぶことが大切

今回説明したように、名前は似ていてもランダムフォレストとランダムカットフォレストは全く違う目的と仕組みを持つアルゴリズムです。

もしデータの分類や数値予測などを行いたい場合はランダムフォレスト、
一方で大きなデータの中から異常をすばやく見つけたい場合はランダムカットフォレストを選ぶのが賢い選択です。

どちらも機械学習の強力なツールなので、仕事や勉強で機械学習を使うときにぜひ内容を理解して上手に使い分けてみてください。

これらの違いを覚えておくと、実際のプロジェクトや研究でどちらの手法を使うべきか迷わずに済みます！

ピックアップ解説

ランダムカットフォレストの面白いところは、その名前だけ聞くとランダムフォレストの変わり種に思えてしまうことです。でも実は、異常検知に特化した全く違う仕組みを持っています。木の中をランダムに切ってデータを区切る方法はちょっと変わっていて、みんなの普段の機械学習のイメージとは違うんです。

例えば、あなたが大量のデータから“おかしなモノ”を探す探偵だとすると、ランダムカットフォレストは無作為に絵を切り出して、変な部分を見つける助手のような存在。だから、異常検知の現場で大活躍しているんですね。こういう意外な違いを知ると、機械学習ってもっと面白くなりますよね！

---