ランダムフォレストと決定木とは？基本の理解から
まず、決定木（Decision Tree）は、データを使って分類や予測をするためのとてもシンプルな方法です。木の形をした図で、質問をひとつずつたどっていき、最終的な答えを出します。例えば、「天気が晴れか？」「気温が高いか？」という質問に順番に答えることで、結果を導きます。
一方、ランダムフォレスト（Random Forest）は、たくさんの決定木を集めて使う方法です。多数の決定木が出した結果の中で一番多かったものを最終的な答えにします。これを「アンサンブル学習」と言います。簡単に言うと、一人の意見より、みんなの意見を聞いて結論を出したほうが正確だよ、という考え方です。
こうして決定木単体より、ランダムフォレストのほうがより良い予測ができることが多いのです。
決定木の特徴とメリット・デメリット
決定木は見た目がわかりやすいのが特徴です。木の枝分かれでどんなルールで分類したかが簡単に理解できます。
メリットとしては
- 説明しやすく、初心者でも理解しやすい
- 計算が比較的速い
- 特徴量の重要度がわかりやすい
デメリットは
- 一つの木だけだと予測のばらつきが大きい（過学習しやすい）
- 複雑な関係性を表すのが苦手
つまり、単体の決定木は扱いやすいけれど、精度をあげるには限界があるということです。
ランダムフォレストの仕組みと利点
ランダムフォレストは、たくさんの決定木を作ります。その際、それぞれの木では使うデータや特徴量をランダムに選ぶので、みんな少しずつ違う視点で判断します。
こうすると、たまたま間違った判断をする木があっても全体として正しい結論が出やすいのです。これを「バギング」と言います。
ランダムフォレストのメリットは
- 高い予測精度
- 過学習を防ぎやすい
- 特徴量の重要度もわかる
デメリットとしては
- 単体の決定木よりも計算量が多く重い
- 結果の判断がややブラックボックス化しやすい
とはいえ、多くの場合、ランダムフォレストのほうが信頼できる結果を出せます。
ランダムフォレストと決定木の違いを表で比較
| ポイント | 決定木 | ランダムフォレスト |
|---|---|---|
| 構造 | 単一の木構造 | 複数の決定木を集めた森 |
| 予測精度 | やや低い傾向 | 高い傾向 |
| 計算コスト | 比較的軽い | 重め（複数木の計算が必要） |
| 解釈のしやすさ | わかりやすい | ブラックボックス気味 |
| 過学習の影響 | されやすい | 抑えやすい |
まとめ：選び方と活用のポイント
決定木はわかりやすさが魅力なので、機械学習の基礎理解や説明モデルに向いています。
ランダムフォレストは実際の問題でより正確な予測が求められるときに役立ちます。たとえば、医療や金融の分野では精度重視のランダムフォレストがよく使われます。
両者は役割が少し違うだけで、一長一短があります。初心者はまず決定木を理解し、慣れてきたらランダムフォレストへ進むのがおすすめです。
ぜひ、この記事をきっかけに機械学習の世界に興味を持ってもらえたら嬉しいです！
ランダムフォレストの名前は「森（Forest）」という意味があります。これは、単純な決定木（木）を複数集めて、まるで森のようにして予測の精度を高めるという考えに由来しています。興味深いのは、この方法が出発点として、自然界の集団知や多様性の力をヒントにしていること。例えば、人間の意見もたくさん集めると、より正しい判断ができることがありますよね。機械学習でも同じことがいえるんです。だからランダムフォレストは単なる技術ではなく、自然の中のアイデアが生きている面白い仕組みなんですよ。
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