問題 No.947
ランダムフォレストにおいて、決定木を構築する際に各ノードで特徴量をランダムに選択する主な目的は「【 】」ことである。
【正解の解説】
個々の木同士の相関を下げてモデル全体の汎化性能を高める
個々の木が同じような判断をしないよう、あえてバラバラな条件で木を作らせることで、それらを合体させた時の全体性能（汎化性能）を上げることができます。
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【その他の選択肢の解説】
決定木の深さを制限して学習速度を向上させる
深さの制限は決定木そのものの設定であり、特徴量をランダムに選ぶことの直接的な目的ではありません。
決定木の分岐条件を人間が解釈しやすくする
ランダムに特徴量を選ぶと、かえって人間には判断基準が複雑になり、解釈性は低下することがあります。
データセットのサイズを物理的に小さくする
データセット自体のサイズを変えることではなく、各ノードで使える情報に制限をかけることで多様性を生み出しています。