ランダムフォレスト
説明変数が多数であってもうまく働く
学習・評価が高速
決定木の学習は完全に独立しており、並列に処理可能
説明変数の重要度(寄与度)を算出可能
Out of Bag エラーの計算により、クロスバリデーションのような評価が可能
AdaBoost などと比べて特定の説明変数への依存が少ないため、クエリデータの説明変数が欠損していても良い出力を与える