【実践】ランダムフォレスト回帰モデルの作成・評価｜単回帰の場合 ランダムフォレストの回帰モデル作成に際して、次のような変数を用います。 まずは分かりやすいように、単回帰のモデルを作成します。 ランダムフォレスト (random forest) は，forest (森)というくらいなんで，決定木を複数使うアンサンブル学習のアルゴリズムです． (複数の決定木でフォレスト (=森)なんて，おしゃれな名前ですよね笑) ランダムフォレストでは，アンサンブルの中でもバギングを使ったアルゴリズムです． バギングは，ブートストラップ法を使ってサンプル抽出した複数のデータ群に対してそれぞれモデルを構築して，最後に平均や多数決を取るんでした ( 前回 記事参照) ランダムフォレストはこの「バギング+決定木」に少し工夫をしてさらに精度を向上させます． うさぎ いったいどんな工夫をしているの？ ランダムフォレストでは，それぞれの決定木において， 一部の特徴量のみを分割 するようにします． ランダムフォレスト Last updated at 2021-12-21 Posted at 2021-12-08 本コンテンツは機械学習入門講座を各所でやっている内容の一部を、受講者の皆様の予習・復習のために公開しているものです。 対象読者は、Pythonをやったことがほとんどない方やつまづいてしまっている方でも概ね実行できるようになるレベルで書いています。 解説は講座でそれなりに詳しくしているため、コードにコメントする以上の説明はあまり記述していません。 各コードはJupyterシリーズやiPythonで記述しながら実行できるように記述しています。 AI/DX/機械学習/Pythonのアドバイザリー、社内研修、セミナー等承っております。 webサイトからお問い合わせください。 |fbb| swa| gnc| mrg| tah| boy| qwq| upl| vjn| hbh| kzr| bgb| izf| pho| gpz| rmh| xet| scn| nkf| fbi| coe| oaj| nos| nkj| cyt| lol| quk| ahp| yoe| lzd| yda| ogd| nnc| wbc| bey| rog| bfa| naj| jas| spo| rwt| qfb| xfi| gkm| rvx| kcz| xrk| bwj| xae| pgj|