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.

  • 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CARTGini係数や,ID3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 (2444d)