データ・DX
ランダムフォレストとは？
読み: らんだむふぉれすと英語: Random Forest更新日: 2026-06-26
ランダムフォレストとは、複数の決定木を組み合わせて、予測の安定性を高めるアンサンブル学習の手法です。
DS検定G検定
関連表記: ランダムフォレスト / Random Forest
試験で問われるポイント
- 単一の決定木より過学習を抑えやすい場合があります。
- 特徴量の重要度を確認できることがあります。
- アンサンブル学習の代表例として問われやすいです。
具体例
複数の決定木の予測を組み合わせ、顧客の購入確率を予測します。
混同しやすい点
- 木を増やせば必ず説明しやすくなると考える。
- 前処理や評価が不要になると考える。