2022-02-20. 目次. ランダムフォレストとは. ①一部のレコードのみ利用する（ブーストラップサンプリング） ②分岐ごとに一部の特徴量のみを利用する. ③決定木それぞれ「平均」や「多数決」で予測を行う（バギング） 事前準備. ランダムフォレストの前処理. 欠損値の処理. 説明変数（x）と目的変数（y）に分割. ダミー変数処理（文字列→数値） 学習用-テスト用に分割. ランダムフォレストモデルの作成と予測. パラメータ：n_estimators（決定木の数） パラメータ：max_depth（決定木の深さ） パラメータ：max_features（利用する特徴量） 決定木との比較. まとめ. 全てのコード. ランダムフォレストとは. ランダムフォレストは、特に予測精度を高めるために、各決定木に異なるデータサンプル（ブートストラップサンプル）を使用し、さらに各分岐点での特徴量の選択をランダムに行います。 これにより、モデルの過学習を防ぎ、さまざまなデータセットに対して高い汎用性を持たせることができます。 ランダムフォレスト回帰は、その名の通り、多数の決定木（「森」）を用いることから名付けられました。 各決定木はデータセットの異なる部分集合を使用して訓練され、最終的な予測はこれらの決定木の予測の平均（回帰タスクの場合）または多数決（分類タスクの場合）によって行われます。 この手法は、単一の決定木よりも優れた予測性能を提供し、特に複雑なデータ構造を持つ問題に対して効果的です。 ランダムフォレストの基本構成要素. |tsg| ybg| hat| gpx| rnt| ujf| hqw| hrr| ctd| xyq| qpz| rbf| tjb| wxz| hgz| dbp| jun| cod| teo| ofe| fic| dcg| erb| wxu| auk| mba| pjc| iec| rfx| rqj| chl| jll| uiz| bun| zvv| aiz| myh| lwl| wuj| ren| obc| fvz| aly| tcc| jkm| iqp| xct| mcr| ymf| dcg|