【RFモデル】と【ランダム森モデル】の違いとは？例文付きで使い方や意味をわかりやすく解説

RFモデルとランダム森モデルの分かりやすい違い

RFモデルとランダム森モデルの違いは、「呼称の定着度」と「使用実態」にあります。
RFモデルは、複数の決定木を組み合わせる機械学習手法の呼称として、実務や専門文献で定着しています。
ランダム森モデルは、英語のforestを直訳した言い方で、一般的に使われている表現ではありません。

RFモデルとは？

RFモデルとは、複数の決定木を組み合わせて予測精度を高める機械学習の手法を指すことです。
顧客の購買予測や離脱予測、レコメンデーションなど、マーケティング分野で広く用いられます。
変数重要度を算出でき、欠損値に対してロバストだという性質を持ちます。

実装にはPythonのscikit-learnなどが使われ、データサイエンスチームではRFと略されることもあります。

RFモデルの例文

( 1 ) RFモデルによる離脱予測で、精度90%以上を達成した。
( 2 ) マーケティングROI予測にRFモデルを適用し、予算配分を最適化する。
( 3 ) RFモデルの変数重要度分析により、売上に最も影響する要因を特定できた。
( 4 ) RFモデルのハイパーパラメータ調整で、予測精度をさらに5%高めた。

RFモデルの会話例

RFモデルの実装にはどの言語を使いますか？

PythonかRが一般的で、最近はAutoMLも使われます。

RFモデルの計算時間はどれくらいですか？

データ量と木の数によりますが、数分から数時間かかります。

ランダム森モデルとは？

ランダム森モデルとは、Random Forestを構成するforestという単語を日本語に直訳した言い方のことです。
決定木を集めて予測するイメージを伝えるたとえとして、説明の中で用いられます。
日本のビジネスやデータサイエンスの現場で一般的に使われていないという性質を持ちます。

専門文献や実務でも「ランダムフォレスト」とカタカナのまま表記するのが標準です。

ランダム森モデルの例文

( 1 ) 資料に「ランダム森モデル」とあっても、ランダムフォレストと同じ手法を指す。
( 2 ) 「ランダム森モデル」は、社内資料など限られた場面でしか見かけない。
( 3 ) 「森」のたとえから「ランダム森モデル」と呼ばれることもある。
( 4 ) 呼び方を統一したいなら、「ランダム森モデル」でなく正式名称を使うのが無難だ。

ランダム森モデルの会話例

「ランダム森モデル」って、正式な呼び方なの？

実は違っていて、日本語でも「ランダムフォレスト」と呼ぶのが一般的だよ。

「森」っていうのは、たとえ話ってこと？

そうそう、木がたくさん集まって森になるイメージを伝える言い方だよ。

RFモデルとランダム森モデルの違いまとめ

RFモデルとランダム森モデルの違いは、呼称としての定着度にあります。
RFモデルが実務や専門文献で定着したカタカナの呼び方であるのに対し、ランダム森モデルはforestを直訳した表現にとどまります。
専門文献で使われる呼び方なら「RFモデル」、forestの直訳にとどまる言い方なら「ランダム森モデル」と区別されます。