ランダムフォレスト

ランダムフォレスト（random forest, randomized trees）は、2001年に Leo Breiman によって提案された機械学習のアルゴリズムであり、分類、回帰、クラスタリングに用いられる。決定木を弱学習器とする集団学習アルゴリズムであり、この名称は、ランダムサンプリングされたトレーニングデータによって学習した多数の決定木を使用することによる。対象によっては、同じく集団学習を用いるブースティングよりも有効とされる。