DS検定 用語解説
Random Forestとは
複数の決定木を互いに独立に学習させ、それぞれの予測結果の多数決や平均をとって精度を高めるアンサンブル学習の手法。
まず押さえる結論
Random Forestは、DS検定の「第5章 データ準備・可視化技法とモデル化」で確認しておきたい用語です。定義だけでなく、どの場面で使う言葉か、何と混同しやすいか、問題文のどの表現で判断するかまで確認します。
情報源と編集区分
公式範囲を確認し、具体例・誤答例・判断手順は当サイトが編集。 一次情報確認日: 2026-07-12。
試験概要（公式）具体例から判断の境界を固める
Random Forestを、役割と隣接概念の境界から捉える
複数の決定木を互いに独立に学習させ、それぞれの予測結果の多数決や平均をとって精度を高めるアンサンブル学習の手法。 試験では名称だけでなく、処理の対象、目的、使う段階を別概念と入れ替えた選択肢が出るため、定義の主語と動作を分けて確認します。
- 問題文で見る箇所
- 複数の決定木をそれぞれ独立に学習させ、多数決や平均によって一つの予測へまとめる集団学習の手法かを確認します。
- 隣接概念との境界
- Random Forestは複数の決定木を並列かつ独立に学習させる一方、勾配ブースティングは決定木を1本ずつ順番に学習し、直前までの誤差を次の木で補正します。
誤答しやすい選択肢
- 決定木を順番に学習して誤差を補正していく勾配ブースティングの手順を、Random Forestの説明として使う。定義の主語と処理対象を確認します。
- Random Forestの目的だけを見て、同じ目的を持つ別手法まで同じ用語とする。具体的な処理を比較します。
- Random Forestを使えば目的が必ず達成されると断定する。適用条件や評価を別に確認します。
4段階の判断手順
- 01問題文が状態、手法、評価指標、制度のどれを説明しているか決める。
- 02定義の中心となる対象と動作がRandom Forestに一致するか確認する。
- 03隣接概念と共通する目的ではなく、処理や条件の違いを見る。
- 04必ず・完全に・だけでよいという過度な断定がないか見直す。
到達条件: Random Forestを一文で説明し、最も混同しやすい隣接概念との違いを処理または条件から言える。
試験での問われ方
定義の言い換え
用語そのものではなく、説明文の一部を言い換えて出されることがあります。
似た概念との比較
同じ章の用語と入れ替えた選択肢に注意します。対象、目的、使う場面を分けます。
具体例からの判断
問題文の事例が、定義のどの部分に対応しているかを先に確認します。
誤答しやすいポイント
×標本誤差とサンプリングバイアスの混同。標本誤差は標本抽出に伴う偶然のばらつき、サンプリングバイアスは抽出方法の偏りによる系統的な誤差。
×過学習を『精度が高いこと』と誤解する。訓練データに過剰適合し未知データへの汎化性能が下がる問題として理解する必要がある。
×Precision（適合率）とRecall（再現率）の取り違え。目的（見逃しを減らしたいか、誤検知を減らしたいか）によって重視する指標が変わる。
関連する確認問題
第5章 データ準備・可視化技法とモデル化 / モデル化・評価
顧客同士の類似度を基に、近い顧客や既存グループを段階的にまとめ、グループ数を先に固定せず階層構造を作る手法はどれか。
正解は「階層クラスタリング」である。階層クラスタリングは、類似度の高いデータやクラスター同士を段階的に併合し、クラスター数をあらかじめ指定せずに階層構造を作る手法である。設問では顧客や既存グループを順番にまとめるため、この手法に一致する。クラスター分析は似た対象をグループ化する分析の総称であり、階層クラスタリングはその具体的手法である。デンドログラムは階層的な併合結果を木の形で示す図で、手法そのものではない。Random Forestは複数の決定木を組み合わせるモデルである。入力・処理・出力のどれを問うかを分ける。
第5章 データ準備・可視化技法とモデル化 / モデル化・評価
決定木をベースとしたアンサンブル学習の手法として当てはまらないものはどれか。
正解は「ホールドアウト法」である。Random Forestは複数の決定木の多数決・平均を取る手法、XGBoostとLightGBMは決定木を順に追加していく勾配ブースティング（GBDT）の実装であり、いずれも決定木を組み合わせて予測精度を高めるアンサンブル学習の手法である。ホールドアウト法はデータを学習用と評価用に分割してモデルの性能を検証する手法であり、決定木を組み合わせて予測するアンサンブル学習の手法ではない。3つが「複数の決定木をどう組み合わせて予測するか」という同じ問いに答える手法である一方、ホールドアウト法は「学習したモデルをどう評価するか」という別の問いに答える手法であり、単独で異なる役割を持つ。
第5章 データ準備・可視化技法とモデル化 / モデル化・評価
複数の決定木を組み合わせる方法ではないものが候補に混ざっている。それはどれか。
この事例では、状況を表す条件を定義や役割へ対応させると「ホールドアウト法」に絞れる。正解は「ホールドアウト法」である。Random Forestは複数の決定木の多数決・平均を取る手法、XGBoostとLightGBMは決定木を順に追加していく勾配ブースティング（GBDT）の実装であり、いずれも決定木を組み合わせて予測精度を高めるアンサンブル学習の手法である。ホールドアウト法はデータを学習用と評価用に分割してモデルの性能を検証する手法であり、決定木を組み合わせて予測するアンサンブル学習の手法ではない。3つが「複数の決定木をどう組み合わせて予測するか」という同じ問いに答える手法である一方、ホールドアウト法は「学習したモデルをどう評価するか」という別の問いに答える手法であり、単独で異なる役割を持つ。
同じ章で確認したい用語
到達チェック
- Random Forestを一文で説明できる
- 同じ章の似た用語と違いを説明できる
- 問題文の具体例から、Random Forestに関係する論点を拾える
- 関連問題を解き、誤答した選択肢の理由を確認できる
執筆: ミナト編集部（運営者情報を見る）