ホワイトボックスモデル

- ランダムフォレストとはランダムフォレストは、機械学習の手法の中でも特に「アンサンブル学習」という考え方に基づいたものです。アンサンブル学習は、複数のモデルを組み合わせることで、単独のモデルよりも高い精度で予測を行うことを目指します。これは、複数の人の意見を聞くことで、より良い結論を導き出せるという、私たちの日常にも通じる考え方です。ランダムフォレストでは、この複数のモデルとして「決定木」というものを用います。決定木は、木の枝分かれのように、段階的にデータを分類していくモデルです。例えば、ある果物を分類する際に、最初に「色」で分類し、次に「形」で分類する、といったように、段階的に絞り込んでいくイメージです。決定木は、その構造が視覚的に理解しやすいため、予測の根拠がわかりやすいという利点があります。ランダムフォレストは、この決定木を複数組み合わせることで、より複雑なデータにも対応し、高い精度を実現しています。