【G検定】決定木

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決定木

決定木は、機械学習の分野で広く使われている手法の一つです。その名前が示すように、この手法は木の枝分かれのような構造を持ち、データの特徴に基づいて予測や分類を行います。決定木の魅力は、その直感的な理解のしやすさと、複雑なデータセットに対しても効果的に適用できる柔軟性にあります。

決定木の仕組みと特徴

決定木の基本的な考え方は、データの特徴量（入力）を順番に評価し、それに基づいて分岐を作っていくことです。例えば、ある果物が林檎かみかんかを判断する決定木を考えてみましょう。最初の分岐点で「色は赤いか？」と問い、次に「形は丸いか？」と問うかもしれません。このように、質問を重ねていくことで、最終的に目的の分類や予測に到達します。

決定木の大きな利点は、その過程が人間にとって理解しやすいことです。各分岐点での判断基準が明確なので、なぜそのような結論に至ったのかを追跡することが容易です。また、数値データだけでなく、カテゴリカルなデータも扱えるため、多様なデータセットに対応できます。

しかし、決定木には過学習（オーバーフィッティング）しやすいという欠点もあります。訓練データに対して過度に適合してしまい、新しいデータに対する汎化性能が低下することがあります。

ランダムフォレスト

決定木の欠点を克服し、さらに予測精度を向上させる手法として、ランダムフォレストが登場しました。ランダムフォレストは、その名の通り、複数の決定木から構成される「森」のようなモデルです。

ランダムフォレストは、多様性のある複数の決定木を生成し、それらの予測を組み合わせることにあります。具体的には、学習データからランダムにサンプリングされたサブセットを使用して、それぞれの決定木を学習させます。さらに、各決定木で使用する特徴量もランダムに選択します。この手法により、個々の決定木の偏りが軽減され、モデル全体としての予測精度が向上します。

予測時には、全ての決定木の予測結果を集約し、多数決によって最終的な予測を行います。これにより、単一の決定木よりも安定した予測が可能になります。このように、複数のモデルを組み合わせて使用する手法は、アンサンブル学習と呼ばれ、ランダムフォレストはその代表的な例の一つです。

ランダムフォレストの利点は、過学習に強く、高い予測精度を持つことです。また、大規模なデータセットや高次元のデータに対しても効果的に機能します。一方で、個々の決定過程の解釈がやや難しくなるという欠点もありますが、それを補って余りある性能の高さから、実務でも広く採用されています。

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決定木

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ランダムフォレスト

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