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

バギングとは

袋詰めと呼ばれる手法は、機械学習の分野で、複数の学習器を組み合わせることで、より良い予測結果を得ることを目指す技法です。

この手法の肝となるのは、元となる訓練データから様々なデータの組み合わせを作り出すところにあります。例えるなら、たくさんの種類の豆が入った袋から、何度も豆を掴み出しては新しい袋を作るようなものです。掴み出すたびに同じ豆ばかりになることもあれば、様々な豆が偏りなく入ることもあります。このようにして、元と同じ数の豆が入った新しい袋をいくつも用意します。それぞれの袋は元の袋とよく似ていますが、全く同じではありません。

機械学習では、これらの新しい袋をそれぞれ異なる学習器で学習させます。それぞれの学習器は、異なるデータの組み合わせから学習するため、それぞれ異なる特徴を捉え、異なる視点を持つようになります。まるで、複数の専門家がそれぞれの視点から問題を検討するようなものです。

最後に、これらの専門家の意見をまとめる必要があります。問題の種類によってまとめ方は異なり、例えば、多数決で決める方法があります。これは、複数の学習器が「Ａ」と答えたら、最終結果も「Ａ」とするようなやり方です。また、平均値を使う方法もあります。これは、それぞれの学習器が出した数値の平均を最終結果とする方法です。

このように、袋詰めは複数の学習器の知恵を集めることで、より確実で精度の高い予測を可能にします。様々なデータの組み合わせから学習することで、特定のデータに偏ることなく、様々な状況に対応できるようになるため、より安定した結果が期待できるのです。

ランダムフォレスト

たくさんの木を植えて森を作るように、たくさんの決定木を使って予測を行う手法がランダムフォレストです。この手法は、全体をまとめる考え方であるアンサンブル学習という種類のひとつで、バギングという手法をさらに改良したものです。バギングとは、元のデータから一部を何度も取り出して、それぞれのデータで学習を行う方法です。ランダムフォレストもバギングと同じように、元のデータから一部を取り出して複数のデータの集まりを作ります。それぞれのデータの集まりを使って、決定木という予測のための木を育てていきます。

しかし、ランダムフォレストはバギングと比べて、さらに工夫が加えられています。バギングでは、全てのデータの特徴を使っていましたが、ランダムフォレストでは、使う特徴もランダムに選びます。まるで、木を育てるための栄養をランダムに与えるようなものです。このように、それぞれの木は異なるデータと異なる特徴で育てられるため、個性豊かな木々が育ちます。この個性豊かな木々たちが、森全体として、より良い予測を行う鍵となります。

一つ一つの決定木は、ランダムに選ばれた特徴の中で、どれでデータを分けると一番良いかを考えて枝を伸ばしていきます。ランダムに特徴を選ぶことで、個々の木は比較的単純な形になりますが、たくさんの木を組み合わせることで複雑なデータも捉えることができます。まるで、単純なパズルのかけらを組み合わせて、複雑な絵を完成させるようなものです。

最後に、森全体でどのように予測をするかというと、それぞれの木の予測結果を多数決で決めます。多くの木が同じ答えを言っていたら、その答えが森全体の答えとなります。ランダムフォレストは、高い予測精度と様々なデータに使えることから、多くの分野で役立っています。

決定木との関係

決定木は、樹木のような構造でデータを分類・予測する手法です。まるで樹木の枝のように、様々な特徴に基づいてデータを分けていくことで、最終的に目的の分類や予測値を得ます。例えば、果物の種類を判別する場合、「色」や「大きさ」、「形」といった特徴を順番に見ていき、最終的に「りんご」や「みかん」といった結論に至ります。この決定木は、理解しやすく、どのように分類・予測が行われたかを視覚的に把握できるという利点があります。しかし、学習データの特徴を過度に捉えてしまい、未知のデータに対する予測精度が低くなる「過学習」という問題も抱えています。

ランダムフォレストは、この決定木の過学習という弱点を克服するために、複数の決定木を組み合わせて活用します。多くの決定木から得られた予測結果を統合することで、より正確で安定した予測を実現するのです。まるで、様々な専門家の意見を聞き、それらを総合して最終的な判断を下すように、ランダムフォレストは複数の決定木の予測を統合することで、個々の決定木の偏りを修正し、より信頼性の高い予測を導き出します。

ランダムフォレストでは、それぞれの決定木に学習させるデータと特徴をランダムに選択します。個々の決定木は、異なるデータと特徴に基づいて学習するため、多様な視点を持つことになります。この多様性が、ランダムフォレストの予測精度と安定性の向上に大きく貢献しています。例えるなら、限られた情報しか持たない少数の専門家よりも、多様な情報を持つ多くの専門家の意見を総合した方が、より正確な判断ができることと同じです。このように、ランダムフォレストは、決定木の欠点を補い、長所を生かすことで、強力な予測モデルを構築しています。

多様性と精度

多くのものを組み合わせる学習方法では、それぞれの学習部分がどのくらい違うかが大事です。この違いのことを多様性といいます。それぞれの学習部分が異なる特徴に注目し、異なる結果をだすことを意味します。この多様性が高いほど、組み合わせ学習の効果はあがります。すべての学習部分が同じ結果をだすなら、それらを組み合わせても正しさは上がりません。

データの選び方と特徴の選び方は、学習部分の違いを作る大事な仕組みです。データの選び方では、それぞれの学習部分は異なるデータで学習します。そのため、異なる特徴を学ぶ可能性が高まります。特徴の選び方では、それぞれの学習木が異なる特徴の集まりで学習します。たとえば、ある学習木は色と形を、別の学習木は大きさとめんどうくささをみて判断するようにします。

このようにすることで、学習部分の違いがさらに高まり、学びすぎを防ぎ、様々な状況に対応できる賢いものが作れます。学びすぎとは、学習データだけにぴったり合ってしまい、新しいデータではうまくいかない状態のことです。様々な状況に対応できるということは、新しいデータでもうまくいくということです。

つまり、様々な学習部分を組み合わせることで、一つの学習部分だけではわからない複雑なデータの仕組みを理解し、より正しい結果をだせるようになります。例えるなら、色々な人がそれぞれの得意分野で力を合わせることで、一人でやるよりも難しい問題を解けるようになるのと同じです。それぞれの学習部分は、まるで専門家チームのように協力して、より良い結果を生み出します。

過学習の抑制

機械学習において、学習しすぎた状態を過学習と言います。これは、訓練に使ったデータにぴったり合いすぎてしまい、新しいデータに対してはうまく予測できない状態のことです。例えるなら、試験対策で過去問だけを丸暗記した生徒のようなものです。過去問と同じ問題には完璧に答えることができますが、少し問題の形式が変わると途端に解けなくなってしまいます。

決定木は、条件分岐を繰り返して答えを導き出すモデルで、複雑な問題にも対応できる反面、過学習しやすいという弱点があります。たくさんの枝分かれを持つ複雑な木を作ることで、訓練データの全てのパターンを覚えてしまうからです。まるで、過去問の一問一問に対する答えを暗記するようなものです。

ランダムフォレストは、この過学習の問題を解決するために、複数の決定木を組み合わせる手法です。例えるなら、複数の生徒にそれぞれ異なる勉強方法で試験対策をさせ、最終的に彼らの解答を総合して判断するようなものです。ランダムフォレストでは、それぞれの決定木に与える訓練データと使う特徴量をランダムに選びます。こうすることで、個々の決定木は限られた情報で学習するため、複雑になりすぎず、過学習のリスクを減らすことができます。まるで、それぞれの生徒に過去問の一部だけを学習させ、特定の分野に偏らないようにするようなものです。

さらに、複数の決定木の予測結果を組み合わせることで、より安定した予測が可能になります。個々の決定木は、それぞれ異なるデータと特徴量で学習しているため、異なる視点から問題を捉えています。これらの多様な予測を多数決や平均値で統合することで、個々の決定木の誤りを補正し、より正確な予測ができます。まるで、複数の生徒の解答を比較することで、間違いを見つけ出し、より正しい答えを導き出すようなものです。このように、ランダムフォレストは、データの偏りや特定の特徴量への過度の依存を避けることで、汎化性能、つまり新しいデータへの対応力を高めています。