ランダムフォレスト
ランダムフォレスト（金融工学）
意味 複数の決定木で予測
ランダムフォレストとは？
ランダムフォレストは、複数の決定木を組み合わせて予測を行う機械学習アルゴリズムです。金融分野では、株価予測、リスク分析、顧客セグメンテーションなどに活用されます。
ランダムフォレストの具体的な使い方
「顧客の将来の取引行動を予測するために、ランダムフォレストモデルを構築してみましょう。」金融機関が顧客の行動分析を行う状況を表しています。多数の要因を考慮して将来の取引パターンを予測する手法を提案しています。
ランダムフォレストに関するよくある質問
Q.決定木との違いは？
A.ランダムフォレストは複数の決定木を組み合わせた手法です。単一の決定木よりも精度が高く、過学習のリスクが低いのが特徴です。
Q.金融での具体的な応用例は？
A.株価予測、信用リスク評価、不正取引の検出などに利用されます。多様な要因を考慮し、高精度な予測や分類が可能です。
Q.デメリットはありますか？
A.モデルの解釈が難しい「ブラックボックス」性があります。また、大量のデータと計算リソースが必要で、小規模なデータセットには不向きな場合があります。
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