なるほど、となるとランダムフォレストが簡単で精度もそこそこ高いのかな
はい、その通りです。ランダムフォレストは、ハイパーパラメータの調整が比較的簡単でありながら、高い予測性能を提供することが知られています。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過学習を抑制し、汎化性能を向上させるため、特に大規模なデータセットや高次元のデータセットに適しています。
また、ランダムフォレストは、特徴量の重要度を評価することが容易であり、モデルの可解釈性も高いとされています。そのため、特徴量の重要性を理解したい場合や、モデルの予測を解釈したい場合にも適しています。
ただし、ランダムフォレストもハイパーパラメータを持っており、ツリーの数や木の深さ、サンプルの分割方法などのパラメータがあります。適切なパラメータの選択が重要ですが、一般的には他のアルゴリズムに比べて調整が容易です。
総じて言えば、ランダムフォレストは簡単で強力なモデルであり、多くの場面で優れた選択肢となります。データセットや問題の要件に応じて適切なモデルを選択することが重要ですが、ランダムフォレストは多くの場面で高い予測性能を提供します。