【Python/scikit-learn】ランダムフォレストを実装する方法と解説
ランダムフォレストは、機械学習のアルゴリズムの中でも特に人気が高く、予測精度が高いことで知られています。今回は、Pythonを使ってランダムフォレストを実装する方法を具体的なコード例とともに紹介します。また、最後にランダムフォレストのメリットやデメリットについても簡単に触れていきます。
ランダムフォレストの仕組み
まずは簡単に、ランダムフォレストの仕組みをおさらいしておきます。ランダムフォレストは「複数の決定木」を作り、各決定木の結果を多数決や平均で集計することで最終的な予測を行います。これにより、過学習が抑えられ、安定した精度が得られるのが特徴です。
実装例：Irisデータセットを使って分類を行う
実際にPythonを使ってランダムフォレストを実装してみましょう。今回は、Scikit-learnの有名な「Irisデータセット」を使って、花の種類を分類するモデルを作ります。
コードの解説
データの読み込みと分割
load_iris関数でIrisデータセットを読み込み、特徴量（X）とラベル（y）に分けます。次に、train_test_split関数でデータを訓練データとテストデータに分割します。
モデルの作成と訓練
RandomForestClassifierを使ってランダムフォレストモデルを作成します。ここで指定しているn_estimators=100は、100本の決定木を生成することを意味します。その後、fitメソッドでモデルを訓練データに適用します。
予測と精度の評価
訓練されたモデルを使ってテストデータに対する予測を行い、accuracy_scoreで精度を確認します。予測精度が高ければ、データの分類がうまくいっていることがわかります。
実行結果の例
このコードを実行すると、以下のような結果が得られるはずです。高い精度で分類ができていることがわかります。
ランダムフォレストのメリットとデメリット
最後に、ランダムフォレストのメリットとデメリットについて簡単にまとめます。
メリット
- 高精度：複数の決定木を組み合わせるため、予測精度が高い。
- 過学習に強い：アンサンブル学習によって、過学習が抑えられます。
- 特徴量の重要度がわかる：どの特徴量が予測に重要かを確認することができます。
デメリット
- 計算コストが高い：大量の決定木を構築するため、計算リソースを多く消費します。
- 解釈が難しい：個々の決定木の予測は解釈しやすいですが、ランダムフォレスト全体は解釈が難しくなります。
ランダムフォレストは、Scikit-learnのシンプルなコードで簡単に試せるアルゴリズムですが、高い精度と安定性が得られるのが魅力です。機械学習の入門としてもおすすめのアルゴリズムなので、ぜひ試してみてください。
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