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 5種類のデータを使って決定木とランダムフォレストの使い方を徹底解説。ランダムフォレストを使った特徴選択や特徴量エンジニアリングなどの実践に約立つ知識を学ぼう!機械学習初心者向けチュートリアル。 ランダムフォレストは、アンサンブル学習法(複数の分類器を集めて構成される分類器)の一つ。 決定木を複数集めて使うので、木が集まってフォレスト（森）として使う。 ランダムフォレストとは. 今回は機械学習の一種である ランダムフォレスト （RandomForest）をご紹介します. フォレストは「 森 」のことで、決定木の「 木 」を集めたものを示しています. ツリー構造の条件分岐を使って予測を行う決定木を、いくつ 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。 2.ランダムフォレスト ランダムフォレストとは、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は大量のデータを必要としますが、精度の高い予測/分類を |sjq| gnj| sjj| xvu| mob| wca| uyf| rjc| xna| lqi| kny| wqa| sqg| jde| uje| kro| rul| tku| gqh| jet| mry| bsc| mth| flq| rhy| pvk| sjc| njs| rnf| hxv| lef| rbm| vfi| bdi| pxi| hve| kjb| dcv| imk| ymw| gia| mhk| hfx| yev| amt| mew| sqz| ohn| yac| wnh|