AI用語集

人工知能の完全辞典

236

カテゴリ

3,245

サブカテゴリ

39,334

用語

ランダムフォレストで導入された技術で、各決定木が各分割時に特徴量のランダムなサブセットで学習され、木間の相関を減らし汎化性能を向上させる。

ランダムフォレストで計算される指標で、各変数がモデルの精度に寄与する度合いを評価する。通常、不純度（ジニまたはエントロピー）の平均減少量、または変数を並べ替えた際のOOB誤差の増加によって測定される。

分類問題における集約方法で、アンサンブルの最終予測は基本モデルの個々の予測の中で最多票を獲得したクラスとなる。

ランダムフォレストの変種で、最適なしきい値を探すのではなく完全にランダムに特徴量の分割しきい値を選択することで更なるランダム化を導入し、バイアスと分散を減少させる。

ランダムフォレストで計算される類似度行列で、2つの観測が全ての木を通じて同じ終端ノードに現れた回数を数える。異常検出やクラスタリングに使用可能。

🔍