機械学習には、ニューラルネットワークは深層学習と定義されているでしょ。ランダムフォレストは何と定義されているの？
はい、一般的に、ランダムフォレストは「アンサンブル学習」の一種として定義されます。アンサンブル学習とは、複数の学習アルゴリズムや学習器を組み合わせて単一の予測モデルを構築する手法です。ランダムフォレストは、バギング（Bootstrap Aggregating）と呼ばれるアンサンブル学習の手法を用いています。
具体的には、ランダムフォレストは複数の決定木（Decision Trees）をトレーニングし、それぞれの決定木の予測を組み合わせることで最終的な予測を行います。個々の決定木はトレーニングデータからランダムに選ばれたサブセットを用いてトレーニングされます。そして、各決定木が独立して学習することで、過学習を軽減し、モデル全体の性能を向上させます。
したがって、ランダムフォレストは、複数の決定木を組み合わせることでデータの複雑な構造を捉え、高い予測性能を実現するアンサンブル学習の手法として定義されます。