ランダムフォレスト
読み: ランダムフォレスト
ランダムフォレストとは多数決で精度向上
複数の決定木を構築しそれぞれの予測結果を多数決や平均で統合することで単一のモデルよりも高精度かつ安定した予測を実現するアンサンブル学習の代表的手法。
かんたんに言うと
1人の天才に頼るのではなく少しずつ異なる経験を持つ100人の凡人に意見を出させ多数決で最終的な結論を出す仕組み。
単一モデルの過学習を多数決で克服するランダムフォレストの仕組み
ランダムフォレストの根幹は決定木とバギングにある。元データを少しずつ変えたサブセットを大量に作りそれぞれで決定木を育てる。そして最後は多数決である。
アルゴリズムとしては非常に泥臭い。
だがこの泥臭さが効く。単一の決定木は訓練データに過剰に適合してしまい未知のデータに弱くなる過学習を起こしやすい。ランダムフォレストは特徴量の選択にもランダム性を持たせることで個々の木の相関を下げアンサンブル学習の強みを最大限に引き出している。
自社のデータがどう処理されるかイメージできるだろうか。
例えば100本の木を作れば100通りの分岐ルールが並行して走る。シンプルだがノイズの多い実データに対しては驚くほど頑健に機能する。
製造業の歩留まり予測や人事の退職予測における実戦投入
ビジネスの現場ではどう使われているか。製造ラインのセンサーデータから不良品が発生する条件を割り出す歩留まり予測や人事部が扱う従業員のエンゲージメントスコアから退職リスクを弾き出すモデルなどでよく採用される。
実装のハードルは低い。
Pythonのscikit-learnをインポートすれば数行のコードで動く。DataRobotやAmazon SageMakerのようなプラットフォームを使えば非エンジニアでもGUIから直感的にモデルを構築できる。
しかしツールが使いやすいからといって予測精度が保証されるわけではない。欠損値だらけのデータや偏ったラベルを突っ込めば当然ゴミしか出てこない。自社のデータ基盤はそのまま機械学習に耐えうる状態だろうか。現場のデータクレンジングの泥臭さを舐めると痛い目を見る。
現場を悩ませる計算コストと解釈性のトレードオフ
ランダムフォレストの利点は特徴量重要度を出力できること。どの変数が予測に強く寄与したかが数値でわかるため現場への説明責任を果たしやすい。
だが落とし穴もある。
木を1000本も生やせば当然ながら計算コストは跳ね上がる。リアルタイム性が求められるシステムに組み込むと推論時のレイテンシがになりかねない。メモリをバカ食いしてサーバーを落とすインフラエンジニアの悲鳴を私は何度も聞いてきた。
また特徴量重要度がわかるとはいえ1000本の木がどう分岐したかの全容を人間が追うのは不可能である。これをブラックボックス化と呼ぶべきか解釈可能と呼ぶべきか。実務では判断が分かれる。
XGBoostやディープラーニングとの使い分け
最近はKaggleなどのコンペティションでもXGBoostやLightGBMといった勾配ブースティング手法ばかりがもてはやされている。画像や自然言語ならTensorFlowやPyTorchを使ったディープラーニング一択である。
ではランダムフォレストは時代遅れなのか。
私はそうは思わない。勾配ブースティングはハイパーパラメータの調整がシビアで少しでも設定をミスるとすぐに過学習する。その点ランダムフォレストはデフォルトの設定でもそこそこの精度を叩き出す安定感がある。
データ量が少なくノイズが多い環境下でとりあえずのベースラインを作るなら今でも強力な選択肢である。最新のアルゴリズムに飛びつく前にまずは枯れた技術で泥臭くデータを叩く。それが実務家のリアルな戦い方である。
当社の見解
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