ランダムフォレスト - 機械学習の「朱鷺の杜Wiki」ランダムフォレスト (random forest)† ランダムフォレスト (random forest)は多数の決定木を用いたアンサンブル学習．バギングのように，各決定木による多数決で最終的に分類するクラスを決定する．だが，単純なブートストラップサンプリングで分類器を作るのではなく，次の手順で各決定木を学習する． 各決定木の学習に用いる訓練事例集合は，バギングと同様に，(復元抽出の)ブートストラップサンプリングによって生成する． \(M\) 個の特徴があるとき，そのうち \(m\) 個をランダムに選び，その中でCARTのGini係数や，ID3の情報量利得などの規準によって最良の特徴を選ぶ． 木の拡張は最後まで，すなわち，各葉ノードに分類される事例のクラスが1種類になるまで行われ，枝狩りも行わない． -- しましま ↑
