ランダム‐フォレスト

デジタル大辞泉

ランダム‐フォレスト【random forest】

読み方：らんだむふぉれすと

人工知能の機械学習におけるアルゴリズムの一。複数の決定木を統合したもので、多数決によって平均化された結果が得られる。従来の機械学習に比べ汎化能力に優れ、過学習に陥りにくいという特徴をもつ。

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ランダムフォレスト

出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2022/10/23 15:52 UTC 版)

ランダムフォレスト（英: random forest, randomized trees）は、2001年にレオ・ブレイマンによって提案された機械学習のアルゴリズムであり、分類、回帰、クラスタリングに用いられる。決定木を弱学習器とするアンサンブル学習アルゴリズムであり、この名称は、ランダムサンプリングされたトレーニングデータによって学習した多数の決定木を使用することによる。ランダムフォレストをさらに多層にしたアルゴリズムにディープ・フォレストがある。対象によっては、同じくアンサンブル学習を用いるブースティングよりも有効とされる。