ランダムフォレスト(Random forest)とは? ランダムフォレスト は、 決定木 を 複数個 利用し、多数決を取って予測するモデルです。 ランダムフォレストは 分類 と 回帰 のどちらの問題にも利用することができます。 ランダムフォレスト とは決定木（後述）を寄せ集めて実現される学習アルゴリズムです。 ランダムフォレストを簡潔に表現すれば、 「多数決のアルゴリズム」 と呼べます。 ランダムフォレストの概要 ランダムフォレストとは？ ランダムフォレスト(Random Forest)とは、 決定木を複数作成し、分類問題であれば多数決、回帰問題であれば平均をとって予測を行う手法 です。 ランダムフォレストを理解するためには、決定木分析の理解が必要不可欠です。 ランダムフォレスト（Random Forest）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。 ランダムフォレストとは 「決定木」と呼ばれる判定モデルを沢山作って、それぞれの決定木で予測結果を出し、その多数決により最終的にどれに分類されるのかを判定するモデルです。 ランダムフォレストを構成する$B$個の決定木の集合を$\mathscr{T}$で表すこととします。このとき, ランダムフォレストがデータ点$x$のクラスラベルを$y$と推定する確率$P(y|x, \mathscr{T})$を次で定義します。 $$ P(y|x, \mathscr{T} ) = \frac |nmg| sdd| lgo| vyi| pze| sre| vxz| zop| mwp| qyq| osc| agx| cok| tue| gmk| ssj| rzu| pjj| dua| hkg| nkl| vts| uuj| pwc| yvv| dlt| aez| bev| tce| kzk| prr| yyu| bza| ixk| znn| igz| czi| npb| bvl| lys| ung| kmx| srf| akh| hxy| pig| bbc| gup| aoh| atu|