ベースラインモデルをランダムフォレストを使うのはなぜ？
ランダムフォレストは、機械学習のタスクにおいてベースラインモデルとして使用される理由がいくつかあります。
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計算コストが低い:
- ランダムフォレストは、一般的に他の複雑なアンサンブルモデル（例えば、ブースティング系）よりも計算コストが低い傾向があります。個々の決定木は並列処理が可能であり、大規模なデータセットでも効率的に処理することができます。
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過学習への抵抗力:
- ランダムフォレストは、多数の決定木をアンサンブルさせることにより、過学習に対する抵抗力を持ちます。個々の決定木が過学習しやすい傾向があるものの、複数の決定木の予測結果を平均化することでモデル全体の汎化性能が向上します。
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特徴量の重要度の推定が容易:
- ランダムフォレストは、個々の決定木がどの特徴量をどの程度重要と見なしているかを推定することができます。これにより、モデルの解釈性が向上し、重要な特徴量を特定するのに役立ちます。
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ハイパーパラメータの調整が簡単:
- ランダムフォレストは比較的少数のハイパーパラメータを持ち、その設定がブースティング系のアルゴリズムよりも簡単です。ブースティングでは、学習率やツリーの深さなどのパラメータが多く、調整がより難しい場合があります。
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多様なデータ型の扱い:
- ランダムフォレストは、数値データやカテゴリカルデータなど、さまざまなデータ型を扱うことができます。そのため、データセット内の異なる種類の特徴量を効果的に活用できます。
これらの理由から、ランダムフォレストは機械学習の初期段階でベースラインモデルとして使用されることがあります。データセットや問題によっては、ランダムフォレストが十分な性能を提供することがありますが、それでもなお性能が向上する余地がある場合は、より複雑なモデルやアンサンブル手法（例えば、ブースティング系）に切り替えることができます。