ランダムフォレスト（英: random forest, randomized trees ）は、2001年に レオ・ブレイマン （英語版） によって提案された [1] 機械学習のアルゴリズムであり、分類、回帰、クラスタリングに用いられる。 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 https://qiita.com/hara_tatsu/items/336f9fff08b9743dc1d2 バギング 異なるデータを抽出（ブートストラップ法）して、複数の異なるモデル（弱学習器）を作成する。 その後、作成した複数のモデルの平均を最終的なモデルとする。 ※ブートストラップ法：全データの中から同じ数のデータ量をランダムで複数回抽出する。 （データを分割する訳ではない） 実装 今回は、【SIGNATE】の自動車の評価を題材にします。 【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 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。 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． |ngc| xjl| arv| fre| hqh| ycv| tit| vwh| jit| qlp| ten| opm| opf| dph| bvq| img| bgl| xke| lms| wka| tdc| gnq| spn| vax| hic| wrb| tpd| bek| jod| ebz| rmk| frl| gel| kzv| xnq| scq| jzy| lwn| sfe| egz| mew| wpy| egy| vxf| agh| hre| djc| agl| uuf| klm|