| 日本語 | ランダムフォレスト |
|---|---|
| English | Random Forest |
| 中文 | 随机森林 |
ランダムフォレストとは
ランダムフォレストは、データや特徴量を変えて作った多数の決定木の結果を多数決や平均でまとめる手法です。過学習しにくく、設定の調整も比較的容易なため、品質予測や不良要因の分析で手堅い選択肢として使われます。どの特徴量が予測に効いているかを示す重要度も得られます。
Definition (English)
An ensemble method that combines many decision trees, each built on varied data and features, by voting or averaging. It is robust to overfitting and is a dependable choice for quality prediction and root-cause analysis.
释义（中文）
将基于不同数据和特征构建的大量决策树结果通过投票或平均进行汇总的集成方法。不易过拟合，是质量预测和不良原因分析的稳健选择。
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出典表記の例
株式会社サオス MFG-AI「製造業AI用語集：ランダムフォレスト」https://mfg-ai.com/terms/random-forest（CC BY 4.0）
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<blockquote cite="https://mfg-ai.com/terms/random-forest"> <p>ランダムフォレストは、データや特徴量を変えて作った多数の決定木の結果を多数決や平均でまとめる手法です。</p> <footer>出典：<a href="https://mfg-ai.com/terms/random-forest">株式会社サオス MFG-AI「製造業AI用語集：ランダムフォレスト」</a>（<a href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.ja">CC BY 4.0</a>）</footer> </blockquote>
この記事を書いた人
DELMIA Apriso を中核とした MES / 製造DX の導入・運用・人材育成と、製造業向けAIの調査・開発・教育を手がけるITコンサルティング企業。ISO 9001:2015 / ISO 27001:2022 認証取得。 日本・中国・米国で製造業のMES・データ基盤・AI導入を手がけた実務者が、欧米・中国の一次情報にあたって書いています。