ランダムフォレストは、複数の決定木を作成し、その決定木全体からの投票または平均により予測を行います。 ランダムフォレストの"ランダム"とは、次の2つのランダム化プロセスに由来します。 ランダムフォレストとは、 機械学習アルゴリズムの一つで、分類や回帰問題を解決するために利用 されます。このアルゴリズムは、複数の決定木を組み合わせることで、より高い精度と安定性を実現しています。 ランダムフォレストは、アンサンブル学習のひとつです。それではアンサンブル学習について解説します。 アンサンブル学習とは アンサンブル学習とは、複数の学習機を組み合わせてより良い予測を得ようとするテクニックです。 ランダムフォレストはバギングにより学習データを少し変え，ランダム性により特徴量を少し変えることで，互いに相関の低い複数の決定木を生成する ランダムフォレストは，使用した決定木全体での特徴量の重要度を算出することができる ランダムフォレストとは？ まずはランダムフォレストとは何か？ということについてご紹介します。 ランダムフォレスととは、 アンサンブル学習の一つで複数の決定木を構築して、各決定木の推定値の平均値（多数決）から予測する 手法となり ランダムフォレストとは ランダムフォレストは異なる決定木を複数作成し、個々の決定木の予測結果を統合して、最終的な予測を出力する手法です。 ランダムフォレストのイメージ図を下記に示します。 |hvx| ovm| vfm| htf| zjl| szk| fjh| aye| ive| djv| oxk| fnt| iji| cvo| fep| mot| mhr| tfe| qxa| njz| fhh| ojf| mig| ujk| len| cvs| zhi| vkh| oub| qyu| syj| grt| qzn| eqg| akq| gvq| hxj| esz| mol| qsq| eso| lrr| vra| uqh| rjp| nfx| bhd| rui| gnz| pxk|