ランダム・フォレストについて

ランダム・フォレストは、ツリーのアンサンブル(フォレストとも呼ばれる)を作成する分類アルゴリズムです。

このアルゴリズムは、複数のデシジョン・ツリー・モデルを構築し、アンサンブルを使用して予測します。個々のデシジョン・ツリーは、トレーニング・データセットからランダムなサンプルを入力値として選択することで作成されます。ツリーの各ノードでは、分岐ポイントの計算のために予測子のランダム・サンプルが選択されます。これにより、異なるツリーで使用されるデータにばらつきが生じます。パラメータのRFOR_SAMPLING_RATIOとRFOR_MTRYは、各ノードで選択されるサンプル・サイズと予測子の数を指定するために使用されます。ユーザーは、アルゴリズムの実行前にODMS_RANDOM_SEEDを使用してランダム・シード値を設定できます。