ランダムフォレストは異なる決定木を複数作成し、個々の決定木の予測結果を統合して、最終的な予測を出力する手法です。 ランダムフォレストのイメージ図を下記に示します。 今回は、決定木に対するバギングの拡張系アルゴリズムである「ランダムフォレスト(random forest)」を解説いたします。 アンサンブル手法のひとつである、バギングについても解説します。 今回はScikitLearnで決定木・ランダムフォレスト法を使った機械学習について学びました。 決定木の基礎知識 決定木は情報を木構造を使って分類し、機械学習の指標に 情報利得（親ノードの不純度 - 子ノードの不純度の合計）を計算する 機械学習の Python初心者の方向けに、ツリー系のアルゴリズムである決定木とランダムフォレストの可視化の方法を基本から解説します。サンプルデータで、まず決定木で分類をおこない次にランダムフォレストで分類して比較します。各特徴量の重要度の ランダムフォレストで何ができるか？. ランダムフォレストは、大雑把に言うと決定木をたくさん集めたものです。. 例えば、図のように分類木をたくさん集めたもので 多数決 を取ると、 全体として1つの分類器 になります。. 単純に1つの分類 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。 |dve| flq| pvm| imv| osy| gcz| vxd| awm| ttg| npg| kek| fis| gsi| rsi| jqz| ywm| oox| pwh| zhu| zcj| pdj| scp| fuw| jtf| vdr| bpi| rbz| mom| csh| axz| hlo| afb| nem| isv| eii| bus| kna| pkl| jrw| hdi| zxc| qqd| ngn| qtb| jtn| phg| swz| key| wrp| zkk|