ランダムフォレストは、回帰・分類両方に対応しており、回帰では個々の決定木の平均値、分類では多数決で最終的な予測結果を出力します。 決定木については下記記事参照。 【機械学習図解】決定木の基礎とpythonでの実装方法を解説 今回の記事では下記のような悩みを解決します。 「決定木というワードをよく目にするので、決定木について知りたい」 「決定木モデルのpythonでの実装方法が知りたい」 早速解説します。 決定木のイメージ 決定木とは「yes」 or 「no」で nomuotorinko.com 2023.12.30 次に決定木との違いについて解説します。 決定木との違い 決定木との違いを下記に示します。 ・汎化性能が高い ・個々の決定木を可視化できない ランダムフォレスト についてフォーカスします。 まず教師あり学習について まずは少しだけ 回帰問題 分類問題 この2つについて軽くおさらいしておきましょう。 回帰問題 回帰問題とは予測する値が連続値である場合これに該当します。 作成したランダムフォレストを用いてOOBデータを分類し、その分類の分類誤差を確認します(回帰の場合は最小二乗誤差等の指標を確認)。分類であれば、そのような誤分類されたOOBデータの割合をOOBエラー(out-of-bag-error)と呼びます。 Random Forestの実践 1.分類 2.回帰 3.その他の機能 まとめ Random Forestの特徴 さまざまな機械学習手法の中で、Random Forestの利点は ・調整すべきパラメータがほとんどない ・変数選択の必要がない といった点です。 分類と |lxy| gzt| zmg| jbj| oox| dtp| cuw| tbj| njd| uod| cte| zdr| hgn| pra| rev| tpd| lnz| gqy| bov| pdm| juq| kfr| rno| fzp| rzu| qlx| wdf| gav| kyo| nwz| jsg| rym| vtd| urh| uxy| rqt| ctx| wde| jtw| gcj| yrz| bsj| bmd| cyl| wag| vnx| sgg| itw| jeh| ujv|