決定木について過去「判断に迷った時は？」「不純度をゼロにして」「新月が平等？」で取り上げました。 決定木の場合、一つのツリーですので、機械学習の場合に、判断を間違える可能性があります。この決定木を複数用意して、多数決をとる「ランダムフォレスト」という手法があります。同じデータからでは一種類の決定木になってしまいますので、データの一部を共有しながら別のデータを取り入れた決定木を複数用意します。「ランダムフォレスト」について検索するとたくさんのWebsiteがヒットします。 その中の一つを紹介します。
Websiteはこちら → ランダムフォレスト
決定木、SVM(サポートベクターマシン）、ニューラルネットワークなど５つの方法とランダムフォレストを「タイタニックでの生死予測データ」を用いて評価しています。この例の場合は、SVMとランダムフォレストが良い判断をしているようです。
ランダムフォレストの事例です → 応用事例
人体の姿勢を三方向からのデータを基に決定する事例が載っていました。 視点を多角化することにより、正しく認識することが可能になる事例です。目が見えない人が、象の一部を触って想像すると象をイメージできませんが、多くの情報を用いれば象を正しく認識できることになりますね。