核心概念
本稿では、サンプルとモデルの重み付けを導入することで、従来のランダムフォレストの性能を向上させ、解釈可能性を向上させる手法を提案し、ブースティングに匹敵する、あるいはそれを上回る性能を実現できることを示唆している。
要約
バイナリ分類におけるバギングとブースティングの比較:解釈可能性を備えた強化ランダムフォレスト
本稿は、機械学習におけるアンサンブル学習手法であるバギングとブースティングを、バイナリ分類問題に適用した場合の性能と解釈可能性について考察した研究論文である。
本研究は、従来のランダムフォレストの枠組みを拡張し、ブースティング手法に匹敵する、あるいはそれを上回る性能を実現するとともに、解釈可能性を向上させることを目的とする。
本研究では、サンプルの重要度とモデルの重み付けという2つの主要な拡張機能からなる「強化ランダムフォレスト」を提案する。
サンプルと特徴量の重要度
サンプルの重み付け:従来のランダムフォレストでは、すべての訓練サンプルが等しく扱われていたが、本研究では、誤分類されやすいサンプルにより大きな重みを割り当てることで、モデルの精度向上を図る。具体的には、各サンプルの誤分類エラーに基づいて重みを反復的に更新するアルゴリズムを開発した。
特徴量の選択:各決定木の分割点ではなく、木全体に対してランダムな特徴量選択を行うことで、特定の特徴量への依存度を低減し、モデルの汎化性能を高める。
サンプルと特徴量のクリーニング:重要度の低いサンプルと特徴量を反復的に削除することで、データセットのノイズを削減し、モデルの学習効率と精度を向上させる。
モデルの重み付け
パーソナライズされたモデルの重み付け:各サンプルに対して、訓練データセット中の近傍サンプルに対する予測精度に基づいて、各決定木の重みを動的に調整する。これにより、各サンプルに特化した予測モデルを構築することが可能となる。