機械学習におけるランダムフォレストとは

最も基本的なレベルでは、ランダムフォレストは複数の決定木からなるアンサンブルです。しかし、この2つの手法には、実践的な違いが数多くあります。

1.データセット

決定木はトレーニングデータセット全体を使用し、利用可能なすべての特徴量（住宅の場所、サイズ、築年数などのデータ属性）を考慮して予測を行います。ランダムフォレストは、データセット内から複数の決定木を作成し、それぞれから特徴量をランダムに選択して結果を生成します。

2.予測手法

決定木はまっすぐな経路をたどり、単一の予測を生成します。ランダムフォレストは、すべての決定木から予測を取得し、結果を集計または平均して全体的な予測を生成します。

3.解釈可能性

決定木には、予測に到達するための説明しやすい手法があります。ランダムフォレストははるかに複雑であるため、個々の予測を説明することは困難です。

4.コンピュートリソース

決定木は、はるかにシンプルで、トレーニングが迅速で、コンピュートリソースとメモリリソースの消費量がはるかに少なくなります。一方、ランダムフォレストは複数の決定木をトレーニングする必要があるため、計算コストが高くなり、学習にかかる時間も長くなる傾向があります。

5.パフォーマンス

決定木は高精度ですが、過剰適合の傾向もあるため、モデルがトレーニングセットの外部にデータを提示すると、予測の精度が低下します。決定木は、欠損データやノイズデータの影響をより大きく受けることもあります。一般的に、ランダムフォレストのアルゴリズムが生成する予測は、より正確で安定しており、堅牢であると考えられています。

ランダムフォレストは、数百個の決定木を作成し、各決定木はトレーニングデータのさまざまなランダムサンプルから学習し、特徴量のさまざまな組み合わせを考慮します。そして、すべての予測を投票や平均によって組み合わせ、どの決定木よりも正確で信頼できる結果を生成します。

生データから最終的な予測までのランダムフォレストの主な手順を以下に示します。

1.データの準備

このアルゴリズムは、元のトレーニングデータセットを取得して処理に備えます。この段階で、必要なクリーニング、フォーマット、前処理はすべて完了します。

2.データのサンプリング 

ランダムフォレストは、バギング（別名ブートストラップ集約）と呼ばれる統計サンプリング技術を使用して、各決定木のデータポイントをランダムに選択し、同じデータポイントの多くを複数の決定木にわたって繰り返します。これにより、決定木ごとにわずかに異なるバージョンのトレーニングデータが使用されます。

3.各決定木の構築 

各決定木は、データセットを繰り返し分割して新しい分岐を作成することで構築されます。たとえば、ある人が新車を購入する可能性が高いかどうかを予測するために決定木を構築している場合、その人の年収が10万ドル以上か10万ドル未満か、さらに30歳を超えているかどうかで決定木が分岐する可能性があります。すべての意思決定ポイントにおいて、アルゴリズムは利用可能な特徴量のサブセットをランダムに選択し、異なる結果の間で最も明確な分離を生み出すものを選択します。

4.ランダムフォレストの育成 

アルゴリズムは上記の手順2、3を100回から1,000回繰り返して、多様な決定木の集合を作成します。異なるデータを捉え、異なる特徴量を考慮するため、各決定木は異なるパターンを学習します。

5.個別予測の実行

新しいデータが到着すると、フォレスト内の各決定木は学習した意思決定ルールに従って、独自の予測を行います。その結果、同じ入力に対して複数の別々の予測が行われます。

6.集計または平均 

分類の問題では、アルゴリズムはすべての決定木から票をカウントし、最も票を集めたクラスを選択します。回帰問題では、すべての決定木の予測の平均を計算して最終結果を生成します。

7.最終的なアウトプットの提供

このアルゴリズムは、統合された予測と、個々の決定木の間にどれだけの合意があったかに基づくオプションの信頼度測定を提供します。

ランダムフォレストモデルは、分類やランダムフォレスト回帰のいずれに使用される場合でも、最小限のチューニングで複雑なデータセットから正確な結果を生成することに優れています。データサイエンティストにとって、ランダムフォレストが頼りになるアルゴリズムとなる主なメリットは次のとおりです。

高い精度を実現

ランダムフォレストは、多様なデータセットや問題タイプにわたって一貫して強力な予測パフォーマンスを提供します。通常、数百本の決定木の集合的な決定は、単一の決定木よりも正確な結果をもたらします。

過剰適合のリスクが低い

トレーニングデータを過剰に学習してしまう個別の決定木とは異なり、ランダムフォレストは構造的に過学習を防ぐ仕組みを備えています。決定木ごとに異なるデータや特徴量が見られるため、個々のバイアスやエラーが相殺され、新しいデータに対しても汎用性が向上します。

多様なデータタイプのサポート

ランダムフォレストは、数値（年齢や所得など）やカテゴリー変数（色やブランドなど）を含む混合データ型をシームレスに処理します。広範な前処理は不要です。そのため、複数の形式の乱雑な情報を含むリアルワールドのデータセットに適しています。

重要なデータ変数を特定する

このアルゴリズムは、特定の予測に最も影響を与えた入力変数を自動的にランク付けします。これは、特徴量重要度と呼ばれます。これにより、データサイエンティストは、最も重要な変数に焦点を当てることで、データに対する理解を深め、主な推進要因を特定し、モデルを簡素化できる可能性があります。

一貫した信頼性の高いパフォーマンス 

ランダムフォレストは、外れ値、ノイズ、トレーニングデータの小さな変化に強い特性を持っています。他のアルゴリズムでは、わずかなデータバリエーションで劇的に異なる結果が得られる可能性があるのに対し、ランダムフォレストでは一貫したパフォーマンスが維持されるため、実稼働環境での信頼性が向上します。

最小限のカスタマイズ

ランダムフォレストは、デフォルト設定ですぐに使用でき、適切に機能します。そのため、あらゆるスキルレベルの実務者が利用しやすく、迅速なプロトタイピングやベースラインモデルの構築が可能です。

ランダムフォレストモデルの主な欠点と制約は以下のとおりです。

結果の解釈が難しい点 

正確な意思決定経路を簡単にトレースできる単一の決定木とは異なり、ランダムフォレストは最終的な予測に到達するために数百個の決定木を使用します。そのため、特定の予測がなぜ行われたのかを説明することが難しくなり、規制の多い業界や透明性の高い意思決定を必要とする状況での使用が制限されます。

多くの時間がかかる

数百本の決定木の構築は、単一のモデルのトレーニングよりもはるかに時間がかかります。決定木の数が増えるにつれて予測時間が増加し、リアルタイムの用途やリソースに制約のある環境では問題となる可能性があります。

データがアンバランスな場合にパフォーマンスが低下することがある

あるクラスが他のクラスよりもはるかに一般的であるデータセット（スパムフィルタリングのように、メッセージの大部分が正当なもの）を扱う場合、ランダムフォレストは正確性が最も重要なまれな例外の検出において、パフォーマンスが低下する可能性があります。  

メモリを大量に消費する

ランダムフォレストでは、個々の決定木をすべてメモリに保存する必要があり、大規模なデータセットを扱う場合や数百本の決定木からなるフォレストを作成する場合にボトルネックとなる可能性があります。 

乱雑なデータの処理に問題がある 

ランダムフォレストは概して過剰適合を避けることは得意ですが、非常に乱雑なデータや不正確なデータを扱うことには依然として問題があります。トレーニングデータ全体で同じエラーが表示された場合、アルゴリズムはこれらのエラーを信頼できるものと見なし始め、新しいデータを提示したときに予測の精度が低下する可能性があります。 

以下は、さまざまな業界におけるランダムフォレストの実際のアプリケーションです。

不正の検知

銀行、クレジットカード会社、その他の金融サービス組織は、ランダムフォレストを使用して支出パターン、取引場所、金額、タイミングを分析し、疑わしい取引を特定します。このアルゴリズムは、外国での購入や短期間の複数回の高価値取引など、異常な行動に迅速にフラグを付けることで、金融不正検知をリアルタイムで支援します。

疾病の診断 

医療機関はランダムフォレストを利用して、患者の症状、検査結果、病歴、人口統計情報を分析することで疾病を診断しています。たとえば、病院は患者の再寛解リスクを予測したり、複数の健康指標に基づいて糖尿病や心臓病などの早期兆候を特定したりするために、AIを使用しています。

株価の予測 

投資会社や取引プラットフォームは、テクニカル指標、取引量、市場センチメント、経済データを分析することで、ランダムフォレストを使用して株価の変動を予測します。市場予測は本質的に困難であることに変わりはありませんが、このアルゴリズムは金融市場のパターンを特定し、トレーダーがより情報に基づいた売買意思決定を行えるように支援します。

顧客チャーンの予測

ストリーミングサービス、通信キャリア、ソフトウェアプロバイダーは、ランダムフォレストを使用して解約する可能性の高い顧客を特定しています。企業は、利用パターン、支払い履歴、カスタマーサービスのインタラクション、デモグラフィックデータを分析することで、リスクの高い顧客に対してリテンションオファーをプロアクティブに提供できます。

商品のレコメンデーション 

オンライン小売企業は、ランダムフォレストを使用して購入履歴、閲覧行動、製品の類似性を分析し、商品のレコメンデーションを強化しています。このアルゴリズムは、類似ユーザーのパターンに基づいて顧客が購入する可能性が高い関連商品を提案するため、売上の増加に役立ちます。

信用リスクの評価 

銀行や貸付機関は、信用履歴、収入、雇用状況、負債対所得比などの要因を分析することで、ランダムフォレストを使用してローンの申し込みを評価します。これにより、融資の承認の可否や申請者ごとに異なる金利設定について、より正確な意思決定が可能になります。