バギングとランダムフォレスト

バギングとランダムフォレスト

バギングの概要

複数の予測模型を組み合わせて、より精度の高い予測を行う手法のことを、集団学習と言います。この集団学習の中でも、よく知られている手法の一つに「バギング」があります。バギングは、様々なデータの偏りに対応できる、より汎用的な予測模型を作ることを目指す手法です。

バギングの仕組みは、まず複製を許しながら、元の学習データからランダムにデータを取り出して、複数の学習データの組を作ることから始まります。この手法は「ブートストラップ標本抽出法」と呼ばれています。元の学習データと同じ大きさのデータの組を複数作って、それぞれの組で予測模型を学習させます。それぞれの学習データの組は、元の学習データの一部を重複して含む一方で、一部のデータを含まないため、一つ一つが微妙に異なるものになります。

こうして学習させた複数の予測模型を使って、新しいデータに対して予測を行う場合、それぞれの模型が個別に予測を行い、その結果をまとめて最終的な予測結果を出します。例えば、分類問題では、多数決によって最終的な予測結果を決定します。つまり、多くの予測模型が「Ａ」と予測したなら、最終的な予測結果も「Ａ」とする、といった具合です。回帰問題では、各模型の予測値の平均値を最終的な予測値とすることが多いです。

このように、複数の予測模型の結果を組み合わせることで、一つの模型だけでは捉えきれないデータの特性を反映した、より正確で安定した予測が可能になります。また、ブートストラップ標本抽出法を用いることで、学習データの特定の傾向に過剰に適応してしまうことを防ぎ、より汎用的な予測模型を作ることができるのです。

ランダムフォレスト

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、高い予測精度を実現する手法です。まるで森のようにたくさんの木を並べることから、この名前が付けられました。この手法は、「バギング」という考え方をさらに発展させたもので、たくさんの決定木を生成し、それらの予測結果を統合することで、最終的な予測を行います。

バギングと同様に、ランダムフォレストも「ブートストラップサンプリング」という方法を使って、学習データから複数のデータの組を作り出します。これは、元の学習データから重複を許してランダムにデータを取り出し、同じ大きさの新しいデータの組を複数作る方法です。それぞれのデータの組は、元のデータと似ていますが、完全に同じではありません。これらのデータの組それぞれを使って、決定木を学習させます。

ランダムフォレストの特徴は、決定木を作る際に使うデータだけでなく、使う項目もランダムに選ぶことです。すべての項目の中から、一部の項目だけをランダムに選び、その選ばれた項目だけを使って決定木を作ります。こうすることで、それぞれの決定木が異なる視点でデータを見るようになり、より多様な決定木を作ることができます。

このように、異なるデータの組と異なる項目を使って作られた多様な決定木をたくさん組み合わせることで、過学習を抑え、未知のデータに対しても高い予測精度が得られます。特定の項目の影響を受けすぎることなく、様々な項目をバランス良く考慮した予測が可能になるからです。

さらに、ランダムフォレストで使われている決定木は、その構造が分かりやすいという利点があります。それぞれの決定木がどのように予測を行っているのかを調べることができ、予測結果の解釈に役立ちます。ランダムフォレスト全体としては複雑な予測モデルですが、個々の決定木の動作を分析することで、予測の根拠を理解しやすくなります。

決定木の役割

決定木は、まるで樹木のように枝分かれしながらデータを分類する仕組みで、ランダムフォレストという手法において重要な役割を担っています。ランダムフォレストは、森のように多数の決定木を集めて、より精度の高い予測を実現する手法です。個々の決定木は、それぞれ異なる視点からデータを見て判断を下します。これらの多様な判断を組み合わせることで、より確かな結論を導き出すのです。

決定木は、データの特徴を段階的に見ていくことで分類を行います。例えば、果物の種類を分類する場合を考えてみましょう。最初は色を見ます。赤い色のものにはリンゴやイチゴなどがあり、黄色のものにはバナナやレモンなどがあります。次に形を見ます。丸いもの、細長いもの、それぞれに分類していきます。このように、決定木は段階的に枝分かれしていくことで、最終的にデータの分類を行います。この枝分かれは、データの分割を表し、最終的な分類結果にたどり着いた枝の先端、つまり葉の部分は、分類結果を表します。

決定木の利点は、その解釈のしやすさにあります。どの特徴が分類に重要なのか、どのようにデータが分割されていくのかが視覚的に理解しやすいので、モデルの仕組みを把握しやすいのです。ランダムフォレストでは、複数の決定木を組み合わせることで、個々の決定木の弱点を補います。1本の木だけでは偏った判断をしてしまう可能性がありますが、多くの木々が異なる視点から判断することで、よりバランスの取れた、精度の高い予測が可能になります。

ランダムフォレストを構成するそれぞれの決定木は、異なるデータと異なる特徴で学習されます。まるで、様々な経験を持つ専門家たちが集まって議論するかのようです。専門家Aさんは果物の色と形に着目し、専門家Bさんは大きさや産地に着目します。このように多様な視点を持つ専門家、つまり決定木たちが議論することで、より精度の高い分類が可能になるのです。このように、決定木の単純さと解釈の容易さは、複雑なランダムフォレスト全体の理解を容易にし、モデルの信頼性を高めることにも繋がります。

多様性の重要性

集団で学習を行う方法では、様々な見方や得意分野を持つことが大切です。この、見方や得意分野の違いこそが多様性です。まるで、様々な楽器が合わさって美しいハーモニーを奏でるオーケストラのようです。個々の楽器の音色は違いますが、それらが組み合わさることで、より豊かで奥深い音楽が生まれます。

集団学習の中でも、「袋詰め」と呼ばれる学習方法では、元となるデータから一部を何度も選び出して、それぞれのデータで学習を行います。これは、オーケストラの練習で、それぞれの楽器が別々に練習するようなものです。それぞれが異なるデータで練習することで、様々な演奏方法を身につけることができます。

さらに、「無作為森」と呼ばれる学習方法では、学習に使う情報も一部を選び出して学習を行います。これは、オーケストラの練習で、それぞれの楽器が楽譜の一部だけを見て練習するようなものです。楽譜全体を覚えるのではなく、部分部分を重点的に練習することで、それぞれの楽器が独自の解釈で演奏できるようになります。

このように、学習に使うデータや情報をあえて一部にすることで、それぞれの学習モデルが多様な見方や得意分野を持つことができます。もし、全ての学習モデルが同じデータや情報で学習した場合、皆が同じような考え方になってしまい、集団学習の効果は薄れてしまいます。

多様な学習モデルを組み合わせることで、それぞれの長所を生かし、短所を補い合うことができます。これは、オーケストラで、それぞれの楽器がそれぞれの音色で演奏することで、美しいハーモニーが生まれるのと同じです。無作為森における情報の厳選は、この多様性を生み出す重要な役割を果たし、学習しすぎることを防ぎます。その結果、初めて出会うデータに対しても、正確な予測をすることができるようになります。

まとめ

複数の予測の組み合わせによって、より信頼性の高い結果を導き出すという考え方は、機械学習の中でも特に「集団学習」と呼ばれる分野で広く用いられています。この集団学習の中でも、代表的な手法の一つが「バギング」です。バギングは、「袋詰め」という意味を持つ「bootstrap aggregating」を略した言葉で、限られた学習データを何度も再利用して、多様な予測を作り出すという巧妙な仕組みを持っています。

具体的には、まず元々の学習データから、重複を許してランダムにデータを取り出し、新しい学習データを作ります。これを「ブートストラップ標本」と呼びます。そして、このブートストラップ標本を使って、同じ種類の予測の方法を何度も学習させます。それぞれの予測方法は、少しずつ異なる学習データで学習されるため、結果として少しずつ異なる予測結果を出力します。最後に、これらの多様な予測結果を平均したり、多数決を取ったりすることで、最終的な予測結果を決定します。個々の予測方法が持つ偏りを打ち消し合い、より精度の高い、安定した予測結果を得ることができるのです。

バギングをさらに発展させた手法として「ランダムフォレスト」があります。ランダムフォレストは、バギングと同じようにブートストラップ標本を用いますが、予測方法として「決定木」と呼ばれる、木の枝のように分岐していく予測方法を用います。さらに、決定木の学習過程で、使うことのできるデータの特徴もランダムに制限することで、予測方法の多様性をさらに高めています。

ランダムフォレストは、高い予測精度を持つだけでなく、どの特徴が予測に重要なのかを分かりやすく示してくれるという利点もあります。そのため、多くの分野で活用されています。特に、データ量が膨大で、データ同士の複雑な関係を捉える必要のある場合に、その真価を発揮します。そして、ランダムフォレストに見られる多様な予測方法を組み合わせるという考え方は、他の集団学習の手法にも広く応用され、より高度な予測の実現に貢献しています。