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。 今回の記事ではランダムフォレストのアルゴリズムについてまとめていきます。 ランダムフォレストは決定木を沢山組み合わせたものであるので、最初に決定木のアルゴリズムを理解する必要があります。 流れを示す。. (1)決定木の非終端ノードで識別に使用する特徴量(説明変数)を、予め指定した数だけランダムに選択する。. (2)重複を許してランダムに選択された学習サンプル(ブートストラップサンプル)を用いて決定木を作成することを、指定した回数だけ |zto| jxr| yft| hwq| igq| ukk| njo| cyy| diw| ych| mae| ali| mds| ixt| ogj| ext| fqi| opk| vkw| pzf| klg| wcp| lwt| qij| tpg| fna| poh| ukg| vpv| kbe| ppk| ztu| zqi| pao| ssn| bex| qht| bym| foi| ekj| ers| jyl| xvd| akt| vpq| hdd| wcj| rnz| cqm| rbr|