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ランダムフォレスト(Random forest)とは?機械学習モデルを分かりやすく解説!!
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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... 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。 言葉だけだと分かりづらいので、以下にランダムフォレストの分類のイメージを示します。 まず、決定木のモデルをたくさん用意し、それぞれに問題の予測をさせます。 決定木が出した予想を集計し、多数決(一番予測されたものの多かった答え)の結果がランダムフォレストの予測です。 このように複数の学習モデルの結果を組み合わせるテクニックをアンサンブル学習といいます。