【計算知能ラジオ】決定木とランダムフォレスト

# 計算知能ラジオ: 決定木とランダムフォレストの深堀り   こんにちは、リスナーの皆さん。今日は、決定木（Decision Trees）とランダムフォレスト（Random Forests）という二つの興味深い機械学習手法について話していきます。これらは分類問題や回帰問題、さらには特徴選択にも使われます。   ## 決定木とは   決定木は、特徴空間を分割するシンプルな構造を持っています。一番基本的なイメージとしては、何度も「はい」または「いいえ」の質問をすることで、データを分類していく感じです。   ### 動作原理   1. **特徴選択**: まず、どの特徴（変数）でデータを分割するか決定します。 2. **分割点選定**: 選んだ特徴に基づき、データをどのように二分するかの点を決定します。 3. **再帰的分割**: その後、生成されたそれぞれの子ノードで同じプロセスを繰り返します。   ### 評価基準   特徴と分割点を選ぶ基準にはいくつかの方法があります。   1. **エントロピーと情報ゲイン**: 分割後のエントロピー（不純度）が低くなるように選びます。 2. **ジニ不純度**: クラスが均等に混ざっているほど不純度が高く、その不純度を下げるように分割します。   ## ランダムフォレスト   ランダムフォレストは決定木のアンサンブル手法です。多数の決定木を訓練し、その多数決によって結果を出します。   ### ブートストラップサンプリング   1つの決定木を作る際、元のデータセットからランダムにデータを抽出（ブートストラップサンプリング）して使います。この際、同じデータが何度も選ばれることもあります。   ### フィーチャーランダマイゼーション   各決定木で使用する特徴もランダムに選びます。これにより、各決定木が多少異なる形になります。   ### 結果の集約   最終的に、全ての決定木の出力を集約します。分類問題では多数決、回帰問題では平均値を取ることが多いです。   ## 長所と短所   ### 決定木   1. **長所**: 解釈が容易で、過学習に対する調整が可能。 2. **短所**: 高次元データや連続値には不向き。過学習しやすい。   ### ランダムフォレスト   1. **長所**: 高次元データにも対応し、過学習が少ない。 2. **短所**: 解釈が少し難しく、計算量が多い。   ## 応用例   1. **医療**: 疾患の予測やリスク評価。 2. **マーケティング**: 顧客の購買傾向や離脱リスクの分析。 3. **金融**: クレジットスコアの算出や不正検出。   ## 締めくくり   決定木とランダムフォレストは非常に実用的な機械学習手法です。特に、ランダムフォレストは多くの実世界の問題に対して高い性能を発揮することが多いです。しかし、それぞれには長所と短所がありますので、問題に応じて適切な手法を選ぶ能力も重要です。   以上が今日のトピックでした。次回もお楽しみに。それでは、さようなら！ 告知リンク： https://www.youtube.com/playlist?list=PLPiQ8tB0Q233SUXcAh_FkCzNS51aN48Ud https://youtu.be/gP7jjWApgHA https://www.kogakuin.ac.jp/admissions/event/oc.html https://wcci2024.org/

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