ランダムフォレスト - 機械学習の「朱鷺の杜Wiki」

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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

関連項目†

リンク集†

Random Forest：L. Breimanによるページを引き継いだもの
Wikipedia:Random_forest

Freeware †

randomForest：Rのパッケージ．core に入っている．
fast-random-forest：Wekaで利用可 (java)
randomforest-matlab (matlab)

関連文献†

基本文献
L.Breiman "Random Forests" Machine Learning, vol.45 (2001)
GoogleScholarAll:Random Forests
Book/データマイニングの基礎 3.1.4節
Book/Data Mining - Practical Machine Learning Tools and Techniques 10.4 Trees

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