ランダムフォレスト (random forest) †

ランダムフォレスト (random forest)は多数の決定木を用いたアンサンブル学習．バギングのように，各決定木による多数決で最終的に分類するクラスを決定する．だが，単純なブートストラップサンプリングで分類器を作るのではなく，次の手順で各決定木を学習する．

  • 各決定木の学習に用いる訓練事例集合は，バギングと同様に，(復元抽出の)ブートストラップサンプリングによって生成する．
  • \(M\) 個の特徴があるとき，そのうち \(m\) 個をランダムに選び，その中でCARTのGini係数や，ID3の情報量利得などの規準によって最良の特徴を選ぶ．
  • 木の拡張は最後まで，すなわち，各葉ノードに分類される事例のクラスが1種類になるまで行われ，枝狩りも行わない．

-- しましま

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Last-modified: 2010-03-27 (土) 02:45:17 (3461d)