機械学習において決定木とランダムフォレストを使い分けるタイミング

When to use decision trees and random forests in machine learning.

洗練されたアルゴリズムの開発により、データの扱い方や意思決定の方法が完全に変わりました。オンライン上のデータが増えた現在、効率的な解釈と意思決定のツールが必須となっています。ただ、多くのオプションが利用可能であるため、最適な選択肢を選ぶことは困難です。本ブログでは、決定木とランダムフォレストアルゴリズムのアイデアについて説明し、両者を比較します。また、ランダムフォレストと決定木の利点についても確認していきます。

決定木は、特徴量の値に従ってデータを再帰的に分割し、木構造を用いて目的変数を予測するモデルです。アルゴリズムは、最も重要な情報収集または最良のスプリットを提供する特徴を選択して、理解しやすく、意思決定に役立つ正確なツリーを作成します。

ランダムフォレストは、アンサンブル学習法であるため、複数の決定木を組み合わせて精度を高め、過学習を減らします。まず、任意に選択された特徴とサンプルのコレクションにそれぞれトレーニングされた複数の決定木を作成し、その後、すべての木からの予測を組み合わせて最終的な予測を得ます。ランダムフォレストは、多くの特徴を含む高次元のデータセットを扱う場合に特に分類および回帰タスクに頻繁に使用され、モデルをより堅牢にし、分散を減らします。

図1：ランダムフォレスト

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各アルゴリズムを使用する際の理解の重要性

解釈性が重要で、データセットが小さく、特徴がカテゴリーまたは数値であり、欠損値が存在し、簡単で迅速なモデルが必要な場合、決定木が適しています。

多次元の大規模なデータセットを扱い、過学習を減らし、より正確な予測を得る必要があり、分類または回帰の問題に直面している場合、ランダムフォレストが適切な解決策です。

図2：決定木

決定木を使用する場合

• 解釈性が重要な場合
• データセットが小さい場合
• 特徴が数値またはカテゴリーである場合
• データセットに欠損値がある場合
• 迅速で基本的なモデルが必要な場合

ランダムフォレストを使用する場合

• 多次元の大規模なデータセットがある場合
• 多くの特徴を含むデータセットがある場合
• 過学習を減らす必要がある場合
• より正確なモデルが必要な場合
• 分類または回帰の問題が発生した場合

決定木とランダムフォレストの比較

決定木は、計算リソースを少なく使用してモデルを構築し、予測するため、ランダムフォレストよりも速くなります。決定木はまた、比較的理解しやすいため、モデルを開発するのに役立ちます。ただし、決定木はデータの過学習や異常値の影響を受けやすいです。

一方、ランダムフォレストは、複数の決定木を組み合わせたアンサンブルモデルであり、過学習や異常値の影響を受けにくくなっています。モデルを構築するのに時間がかかり、計算リソースが必要ですが、多くの特徴を持つ大規模で複雑なデータセットについては、通常、精度が向上します。

ランダムフォレストは線形データパターンに苦戦する一方、決定木は適応性が高いです。決定木の実装は簡単ですが、データセットのサイズに応じてランダムフォレストの構築に時間がかかります。決定木は視覚化しやすいですが、ランダムフォレストは視覚化するのが困難です。

決定木とランダムフォレストのアルゴリズムアプローチの違い

決定木とランダムフォレストは、ガイド付き機械学習アルゴリズムですが、モデルの作成方法には違いがあります。決定木は、情報利得が最大または最良の分割基準を満たす特徴に基づいて、データセットを再帰的に小さなグループに分割します。その後、得られた木構造を使用して予測が可能です。一方、ランダムフォレストは、データのランダムにサンプリングされたサブセットとランダムに選択された特徴のサブセットにトレーニングされた複数の決定木を組み合わせたアンサンブル手法です。最後に、すべての木からの予測を組み合わせて最終的な予測を行い、過学習の可能性を下げ、パフォーマンスを向上させます。

各アルゴリズムの利点と欠点

決定木アルゴリズムの利点

1. 簡単な手順
2. 数値データとカテゴリカルデータの両方を扱える
3. より多くの証拠があれば、結果はより良くなる
4. 速度が速い
5. 意味のある原則を考案できる
6. 多くの計算を必要とせずに分類を行う能力を持つ
7. 分類や予測のために最も重要な領域を明確に特定することができる

決定木アルゴリズムの欠点

1. 過学習する可能性がある
2. 大規模な枝刈りプロセスが必要
3. 最適化が保証されていない
4. 複雑な計算が必要
5. 高い偏向性
6. 特に連続属性の値を決定することが最終目標の場合、推定課題にはあまり適していない場合がある
7. 分類問題での誤りに対してより脆弱である
8. トレーニングには計算コストがかかる場合がある

ランダムフォレストアルゴリズムの利点

1. 強力で非常に正確
2. 正規化が必要ない
3. 複数の木を並列で実行できる
4. 複数の機能を一度に管理できる
5. 分類と回帰の両方の割り当てを実行できる
6. 正確な予測を生成し、理解しやすい

ランダムフォレストアルゴリズムの欠点

1. 特定の特徴を好む場合がある
2. 遅延：ランダムフォレストアルゴリズムは、主要な欠点の1つである多数の木の存在により、リアルタイム予測に対して比較的遅く、非効率的になる場合がある
3. 線形技術とは併用できない
4. 高次元データに対して悪化する
5. データの関係を説明するための予測モデリングツールであるため、特にデータ内の関係を説明しようとしている場合は、代替技術を選択する方が良い場合がある

決定木とランダムフォレストのアルゴリズムのどちらを使うかを選択するタイミングはいつですか？

教師あり学習の割り当てにおいて、決定木とランダムフォレストのどちらを選択するかは、データセットのサイズと複雑さ、モデルの解釈性とパフォーマンス、過学習のリスクを考慮する必要があります。ランダムフォレストは、多数の特徴と高い精度要件を持つ複雑な問題に適していますが、決定木は、少数の特徴と簡単な解釈性を持つ小さなデータセットに適しています。また、ランダムフォレストのアンサンブル構造により、過学習が起こりにくくなります。

結論

機械学習における決定木とランダムフォレストの選択は、データセットのサイズと複雑さ、解釈性、パフォーマンス、過学習の懸念に依存します。ランダムフォレストは、多数の特徴と高い精度要件を持つ複雑な問題に適していますが、決定木は、少数の特徴と簡単な問題に適しています。そして、二つのアルゴリズムの間で選択をする際には、プロジェクトのユニークな要件と目的を十分に考慮する必要があります。

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