random forest

/ˌrændəm ˈfɔːrɪst/ ランダムフォレスト

1. 教師あり学習において、分類や回帰の問題を解決するために用いられる機械学習アルゴリズムの一種。

ランダムフォレストは、複数の決定木（意思決定のフローを表す木構造のモデル）を組み合わせて予測を行う機械学習の手法です。個々の決定木の結果を多数決（分類の場合）や平均（回帰の場合）で統合することで、より高い精度と汎化性能を実現します。

We used a random forest to predict customer churn. (顧客の解約を予測するためにランダムフォレストを使用しました。)

• We: 「私たち」という人々を指します。
• used: 「使用した」という過去の行動を表します。
• a random forest: 「ランダムフォレスト」という特定の機械学習アルゴリズムを指します。
• to predict: 「〜を予測するために」という目的を表します。
• customer churn: 「顧客の解約」を指します。

Random forest models are known for their robustness. (ランダムフォレストモデルは堅牢性で知られています。)

• Random forest models: 「ランダムフォレストモデル」という、ランダムフォレストアルゴリズムに基づくモデルを指します。
• are known for: 「〜で知られている」という特徴を表します。
• their: 「それらの」という、ランダムフォレストモデルの所有格を表します。
• robustness: 「堅牢性」や「頑健さ」といった、モデルの安定性や信頼性を指します。

The random forest algorithm can handle both categorical and numerical features. (ランダムフォレストアルゴリズムは、カテゴリカル特徴量と数値特徴量の両方を扱うことができます。)

• The random forest algorithm: 「ランダムフォレストアルゴリズム」という、この特定のアルゴリズムを指します。
• can handle: 「〜を扱うことができる」という能力を表します。
• both: 「両方」という意味で、2つの要素を強調します。
• categorical and numerical features: 「カテゴリカル（分類的な）特徴量と数値（量的な）特徴量」という、データの種類を指します。

2. 多数の決定木を構築し、それらの予測を統合することで過学習を抑制し、精度を向上させるアンサンブル学習手法。

ランダムフォレストは、アンサンブル学習というアプローチを採用しており、訓練データからランダムにサンプリングされたサブセットと特徴量を使用して多数の異なる決定木を構築します。これにより、個々の木の過学習を防ぎ、全体の予測性能を向上させます。

The random forest reduces overfitting by averaging multiple decision trees. (ランダムフォレストは、複数の決定木を平均化することで過学習を低減します。)

• The random forest: 「ランダムフォレスト」というアルゴリズムを指します。
• reduces: 「減少させる」という動詞です。
• overfitting: 「過学習」という、機械学習モデルが訓練データに過度に適応してしまう現象を指します。
• by averaging: 「〜を平均化することによって」という手段を表します。
• multiple decision trees: 「複数の決定木」を指します。

Implementing a random forest improved the model's accuracy significantly. (ランダムフォレストを実装することで、モデルの精度が大幅に向上しました。)

• Implementing: 「実装すること」という行動を表します。
• a random forest: 「ランダムフォレスト」というアルゴリズムを指します。
• improved: 「改善した」という過去の行動を表します。
• the model's: 「そのモデルの」という所有格を表します。
• accuracy: 「精度」を指します。
• significantly: 「大幅に」という副詞です。

One of the advantages of a random forest is its ability to handle high-dimensional data. (ランダムフォレストの利点の一つは、高次元データを扱える能力です。)

• One of the advantages: 「利点の一つ」という表現です。
• of a random forest: 「ランダムフォレストの」という所属を表します。
• is: 「〜である」という存在や状態を表します。
• its ability: 「その能力」という所有格と能力を指します。
• to handle: 「〜を扱う」という動詞です。
• high-dimensional data: 「高次元データ」という、多数の変数を持つデータを指します。

関連

• machine learning
• decision tree
• ensemble learning
• supervised learning
• classification
• regression
• bagging
• gradient boosting
• AI