Pythonのscikit-learnでRandomForest vs SVMを比較してみた - Y's note

Random Forest メディア: ペーパーバック クリック: 27回この商品を含むブログ (1件) を見る Random Forest Random Forestとは Random forest - Wikipedia Random forests - classification description 機械学習の方法論の一つで決定木ベースの集団学習アルゴリズムを取り入れたものです。説明変数の依存が少ないことや学習が高速であることが特徴として挙げられています。英語サイトの方で特徴として紹介されているRFの内容について記述します。 Features 大きなデータに対して効率よく処理される。 変数の削除をすることなく入力した数千の変数を扱う事ができる。 どの変数が分類に対して重要なのかを計算して与えてくれる。 木の構築処理中に一般的なエラーの偏りの無い計算を生成する。 高い割合でデータ

[michael-unltd]

RF is better in this case.

[knaka20blue]

“from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier”

[ooharak]

RF用のコード内でなぜか学習データで予測データを上書いているので正しい結果出ないと思います。たまたまデータセットがクラス順なので正解率が高く出ますが

[rishida]

scikit-learnに機械学習が色々実装してあるらしい

[masatoi]

データのサイズが大きくなってくるとSVMより有利・・・なのか？