ランダムフォレストは決定木よりも基本性能が高いよね
一般的には、ランダムフォレストは決定木よりも基本性能が高いとされています。その理由はいくつかあります。
- バギングによる安定性: ランダムフォレストは複数の決定木を使って予測を行います。これにより、個々の決定木が過学習してしまう可能性を低減し、モデル全体の安定性を高めることができます。
- 特徴量のランダムサブセット: 各決定木の学習において、ランダムフォレストは特徴量のランダムなサブセットを使用します。これにより、特徴量間の相関を軽減し、モデルの汎化性能を向上させることができます。
- アンサンブル学習: ランダムフォレストはアンサンブル学習の一種であり、複数のモデルの予測を組み合わせることで、個々のモデルよりも優れた性能を実現します。このため、ランダムフォレストは単一の決定木よりも一般的に性能が高いとされています。
ただし、すべての場面でランダムフォレストが必ずしも決定木よりも優れているわけではありません。特に、解釈性や計算コストなどの観点から決定木が適している場合もあります。問題に応じて適切なモデルを選択することが重要です。