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R言語 - センサーデータにランダムフォレストを使ってみる - Qiita
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はじめに 本 Tips では、UCI Machine Learning Repository(注1)のセンサーデータを使ったランダムフォレ... はじめに 本 Tips では、UCI Machine Learning Repository(注1)のセンサーデータを使ったランダムフォレストによる分類をご紹介します。利用するセンサーデータは、モータの不良を11に分類した計測結果が含まれます。49列目に分類された結果が格納されています。1~48列目は電気信号のデータですが、詳しい列名などは不明です。 ランダムフォレストアルゴリズムとは? ランダムフォレストは、分類、回帰、クラスタリングに用いられる機械学習のアルゴリズムです。アルゴリズム内では、弱学習器として決定木を使用して集団学習アルゴリズムに分類されます。この名称は、ランダムサンプリングされたトレーニングデータによって学習した多数の決定木を使用することに由来します。2001年に Leo Breiman によって提案されました。 このアルゴリズムでは、最初に複数の決定木を構築する処理から