AIモデル構築入門：ランダムフォレストの実装 - Qiita

はじめに この記事では、AIモデルの構築フローを実際のPythonコードと共に詳しく解説します。今回の目標は、ランダムフォレストを使用して予測モデルを作成し、それを評価・チューニングすることです。始めてAIモデルを作成する方でも、この記事に従って進めれば、自分でも同様のAIモデルを実装できます。 1. 問題定義とデータセットの導入 今回の問題は、アイリス（Iris）のデータセットを使用し、アイリスの種類を予測する分類問題とします。アイリスのデータセットは機械学習の入門によく使われ、花弁の長さ、花弁の幅、がくの長さ、がくの幅といった4つの特徴量からアイリスの3種類（setosa, versicolor, virginica）を分類します。 # 必要なライブラリのインポート from sklearn.datasets import load_iris # アイリスのデータセットをロード iri