複数の決定木（データを「はい／いいえ」の質問で連続的に分割し，最終的な予測に到達するモデル）を組み合わせて行う教師あり学習手法．ランダムに抽出したデータで多数の決定木を個別に学習させ，その結果を多数決や平均で集約する．（実験医学2026年3月号より）

原則として2つの値を判別する機械学習手法の1つ．決定木とよばれる分岐構造を多数作成しその投票結果をまとめることにより2値判別をする．他の機械学習と同様に入力したデータセットだけに適用できるモデルができてしまう過学習の問題がある．（実験医学増刊4217より）

マイクロバイオームと医療応用　全身の微生物叢が生理機能と病態をいかに制御するか？

長谷耕二／編

機械学習のアルゴリズムの1つで，決定木による複数の学習器を統合させて汎化能力を向上させたもの．学習方法は単純だが，一般的な決定木よりも高い識別・予測ができる．説明変数の重要度を出力できるため，メカニズムの考察にも有効な機械学習手法．（実験医学増刊4110より）

健康と疾患を制御する精密栄養学

「何を、いつ、どう食べるか？」に、食品機能の解析と個人差を生む分子メカニズムの解明から迫る

國澤　純／編