AIBR プレミアム
拓海先生、最近うちの現場で「データが偏っててモデルの精度が出ない」と現場から言われましてね。Random Forestという手法は聞いたことがありますが、そもそもそれで限界があるとすると、何が問題なのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！Random Forest（RF、ランダムフォレスト）は強力ですが、データの偏り、いわゆるimbalanced data（不均衡データ）があると弱点が出やすいんですよ。簡単に言うと、得票で多数派に引きずられて少数派の判断が甘くなるんです。大丈夫、一緒に整理していけば必ず分かりますよ。
なるほど。じゃあ、その欠点を埋めるためにどういうアプローチがあるのですか。現場はなるべく手間をかけずに結果を出したいと言っています。
ポイントは三つです。第一に、どのデータが「簡単に分類できるか」「難しいか」を見分けること。第二に、簡単な例を除外して難しい例に集中して学習させること。第三に、それを繰り返してモデルを深く育てること。今回の論文はこの三点を組み合わせてRFを進化させた手法を提案しているんです。
これって要するに、得意なデータばかりで学習していると弱点が残るから、わざと難しいケースに集中して学ばせるということですか？
その通りですよ、田中専務。要点は三つに整理できます。1) ルール（決定木の葉）の品質を測って簡単な例を特定する、2) その簡単な例を一時的に除外して難しい例だけで再学習する、3) これを段階的に繰り返していく。結果として、全体の境界線（decision boundary）をより精密に学べるようになるんです。
実務目線で言うと、導入コストと効果が気になります。データを何度も再学習させるということは、工数や計算コストが増えませんか。うちのような中堅企業でも現実的に回るのでしょうか。
良い質問ですね。実用面では三点に注目すべきです。1) 初期の計算は増えるが、モデルが強くなれば運用段階での再学習は限定的にできること。2) 簡単な例を除外する分、次の学習はデータ量が減るため意外と効率的であること。3) クラウドやバッチ処理で夜間に回せば現場の稼働に影響が少ないこと。投資対効果を計算するなら、まずは少ないサンプルでトライアルして改善幅を測るべきです。
なるほど、段階的に進めれば現実的ですね。ところで、この手法が他のブースティング（boosting、弱学習器を組み合わせて強くする手法）とどう違うのか、ざっくり教えてください。
良い着眼点です。一般的なboostingはモデルに重みを付けて難しい例を重視しますが、この論文の手法はランダムフォレストという多数決型のモデルに「繰り返しで学習データを更新する仕組み」を入れていると考えれば分かりやすいです。言い換えれば、重み付けでなくデータの取捨選択で難しい例へフォーカスするアプローチです。
分かりました。最後に、うちの現場で試すとき、どんな手順で進めればよいでしょうか。簡潔に教えてください。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。要点は三つです。1) 小さな代表データで比較実験を行い改善幅を測る、2) 計算は夜間バッチやクラウドを使って現場負荷を避ける、3) 成果が出たら段階的に投入して運用手順を固める。まずはトライアルで勝てるか確かめましょう。
分かりました。では私なりに整理します。要は「難しい事例を見つけて、それだけで繰り返し学習させることで、偏ったデータでも境界を正確にする方法」ということですね。まずは小さく試して成果を確認します。ありがとうございました、拓海先生。
