2022-08-02

ランダムフォレスト

Machine Learning

Decision Tree

ランダムフォレストとは

ランダムフォレストとは、複数の決定木を組み合わせることでより正確で信頼性の高いモデルを作成するアンサンブル学習の一種です。決定木学習の原理とバギングを利用することで、単一の決定木の制限、特に過剰適合を克服します。

ランダムフォレストの核心となるアイデアは、「知恵を集めること」を利用してより良い決定を行うことです。弱学習器（決定木）の出力を組み合わせることで、ランダムフォレストは高精度かつ汎化能力の高い堅牢なモデルを作成できます。

ランダムフォレストは、画像認識、自然言語処理、医療診断など、さまざまなアプリケーションで広く使用されています。

ランダムフォレストのアルゴリズム

この章では、ランダムフォレストのアルゴリズムについて詳しく説明し、フォレストの構築プロセスと予測方法を説明します。

特徴量のランダム性

ランダムフォレストをシンプルなバギングと区別する重要な側面は、特徴量のランダム性の導入です。アンサンブル内の各決定木を構築する際に、各分割でランダムな特徴量のサブセットのみを考慮します。この特徴量のランダム選択により、個々の木の多様性が生じ、相互の相関が低減され、モデルの全体的な分散が低下します。

各分割で考慮される特徴量の数は、ハイパーパラメータとしてmとして示され、通常はデータセットの特徴量の総数の平方根として選択されます。ランダム性を導入することにより、ランダムフォレストは過剰適合をさらに低減し、モデルの汎化性能を向上させます。

Out-of-Bagエラー

ランダムフォレストを構築する際に、各決定木はブートストラップと呼ばれる技術を使用してランダムなデータのサブセットでトレーニングされます。ブートストラップは、データのランダムなサンプルを取得するプロセスであり、代替の可能性のあるデータポイントが選択されるため、一部のデータポイントは複数回選択され、他のデータポイントは選択されない場合があります。通常、ブートストラップサンプルには元のデータポイントの約63％が含まれ、残りの37％がOut-of-Bag（OOB）サンプルを形成します。

Out-of-bagエラーは、OOBサンプルを使用してモデルのパフォーマンスを推定する便利な方法を提供します。ランダムフォレストアンサンブル内の各決定木は、トレーニング中に使用したことのない対応するOOBサンプルでテストされます。これらのOOBサンプルの全ての木の平均エラーは、OOBエラーとして計算され、モデルの汎化パフォーマンスのバイアスのない推定値として機能します。

フォレストの構築

ランダムフォレストアルゴリズムは、次の手順でフォレストを構築します。

フォレストに含める木（n_estimators）の数を決定
各木について、置換を使用してトレーニングデータのブートストラップサンプルを作成
各分割でランダムな特徴量（m）のサブセットのみを考慮して、ブートストラップサンプルで決定木をトレーニング
所望の木の数が構築されるまで、ステップ2と3を繰り返す

ランダムフォレストの各決定木は独立してトレーニングされるため、アルゴリズムは高度に並列化されます。この機能により、ランダムフォレストは大規模なデータセットと高次元の特徴空間を効率的に処理できます。

予測方法

ランダムフォレストが構築された後、個々の決定木の予測を集約することにより、予測が行われます。集約方法は、次のタスクに依存します。

分類タスクの場合、アンサンブル内の各木はクラスラベルの投票を行います。もっとも多くの票を獲得したクラスが最終予測として選択されます。
回帰タスクの場合、個々の木の予測値を平均化して最終予測を得ます。

これらの予測の集約により、モデルの分散が低減され、全体的な精度が向上します。ランダムフォレストは「知恵の集合」を利用することで、個々の決定木よりも未知のデータに対してより良い汎化性能を発揮します。

ランダムフォレストの利点と欠点

この章では、ランダムフォレストのさまざまな利点と欠点について説明し、強みと弱みを強調し、最適なパフォーマンスを発揮するシナリオと、理想的な選択ではない状況を特定します。

利点

高い精度の向上
複数の決定木の予測を組み合わせることにより、ランダムフォレストは、個々の決定木よりも高い精度とより良い汎化を実現することがよくあります。アンサンブルアプローチにより、過学習が低減され、未知のデータに対するモデルのパフォーマンスが向上します。
ノイズに対する頑健性
ランダムフォレストは、複数の決定木からの予測の集約により、データ中のノイズに対して少し敏感になります。これにより、個々の決定木のノイズへの影響が相殺され、モデルのパフォーマンスが向上します。
Feature Importance
ランダムフォレストは、データセット内の個々のFeature Importanceを推定できるため、モデルの予測にもっとも貢献する特徴量を把握するために役立ちます。これは特徴選択やデータの基本的な関係性を理解するのに役立ちます。
数値データとカテゴリカルデータの扱い
ランダムフォレストは、数値データとカテゴリカルデータの両方を扱うことができるため、さまざまなアプリケーションに適しています。
並列化
ランダムフォレストの各決定木の構築は独立しており、アルゴリズムは高度に並列化されています。この機能により、ランダムフォレストは大規模なデータセットや高次元の特徴空間を効率的に処理できます。
低いハイパーパラメータの感度
ランダムフォレストは、他の一部の機械学習アルゴリズムに比べて、比較的ハイパーパラメータの選択に敏感ではありません。ハイパーパラメータのチューニングがモデルを最適化するのに役立つことがありますが、ランダムフォレストは一般的にデフォルトのハイパーパラメータ設定で十分に機能します。

欠点

モデルの解釈性
個々の決定木は解釈が容易ですが、ランダムフォレストはアンサンブルモデルの性質上、解釈がより困難になります。ランダムフォレストの予測の根拠を理解することは、個々の決定木よりも困難になる場合があります。
計算複雑性
ランダムフォレストでは、複数の決定木を構築することが必要ですが、大量のデータや多数の特徴量を持つ大規模なデータセットでは、この過程が計算上非常に負荷がかかる場合があります。並列化がある程度緩和することができますが、ランダムフォレストは、単純なモデル（線形回帰やロジスティック回帰など）と比較して、トレーニングに時間がかかる場合があります。
メモリ要件
ランダムフォレストは、アンサンブル内の複数の決定木に関する情報を保存する必要があるため、単一の決定木よりも多くのメモリが必要になります。
リアルタイム予測に向かない
複数の決定木から予測を集約することの計算量の高さから、ランダムフォレストはリアルタイムの予測を必要とするアプリケーションには適していない場合があります。

ランダムフォレストの実用

ランダムフォレストは、さまざまな領域で使用される多目的で強力な機械学習技術です。この章では、ランダムフォレストの一般的な使用例について説明し、異なるタスクや産業においてその有効性を示します。