ランダムフォレストの主な利点は何ですか？

ランダムフォレストは、多くの決定木を利用したアンサンブル学習の一種で、全体的な予測精度を向上させることができます。各ツリーが別々のブートストラップサンプルを用いるため、過学習を抑制しつつ汎化性能を高める効果があります。また、特徴量の重要度の評価が可能で、モデルがどの特徴量に依存しているかを理解する助けにもなります。これにより、さまざまなドメインで強力かつ柔軟なモデルとして利用されています。