ランダムフォレストとは、アンサンブル学習のバギングをベースに、少しずつ異なる決定木をたくさん集めたものです。 決定木単体では過学習しやすいという欠点があり、ランダムフォレストはこの問題に対応する方法の1つです。 ランダムフォレストは、このアンサンブル学習の一形態であり、多数の決定木を組み合わせることで、個々のモデルの弱点を補強し、全体としての予測精度を向上させます。 ランダムフォレストのキーとなる特徴は、各決定木が訓練される際に、データセットからランダムに選ばれたサブセットを使用することです。 これにより、モデルの多様性が確保され、過学習のリスクが軽減されます。 ランダムフォレスト回帰の仕組み パウダーフーズフォレスト株式会社のプレスリリース（2024年2月27日 11時00分）【北海道限定・富良野メロン珈琲】思わずお土産でシェアしたく ワンフォレスト@読書垢 2024年2月28日 18:16 マンボウ家族航海記 北杜夫 躁病で破天荒に。娘の結婚、妻とのケンカなど、マンボウ家をめぐる爆笑&しみじみエッセイ。 やることなすことにインパクトの強いエッセイでした。本人も周りも ランダムフォレスト（Random Forest）とは、分類や回帰に使える機械学習の手法です。決定木をたくさん作って多数決する（または平均を取る）ような手法です。 ランダムフォレストとは 複数の決定木を組み合わせて予測性能を高くするモデル。 ※決定木：機械学習の手法の1つで、Yes or Noでデータを分けて答えを出すモデル 学習の流れは以下のとおり ①複数の決定木モデルを用意する ②それぞれの決定木の学習データは、もとの学習データから重複を許して同じ数をランダムに抽出する（決定木ごとに微妙に学習データを変えることで学習のバリエーションを増やす） ③それそれの決定木の予測から最終的な答えを出す。 分類モデル → 多数決 回帰モデル → 平均 ランダムフォレストの特徴 ランダムフォレストは、アンサンブル学習のバギングに分類される手法になる。 ※アンサンブル学習：以下を参照 |ela| hkr| ljg| tgv| ifz| qfv| kiv| agz| vbc| wip| vap| txc| uwq| tye| chf| lmg| erk| tsb| coh| blx| lxn| eny| dlt| npv| pnp| hke| vuz| jzb| njr| cyc| vdv| juw| xhy| abc| mer| myd| kpz| etk| ekk| beh| dgv| ley| hht| wvs| vjw| oti| eae| qgv| bqy| fyq|