randomForestで重要な説明変数を見つける - tkawachi Blog

Random forest といえば決定木を何本ももつアンサンブル学習で高い精度を持つ。 けど、どの説明変数が効いているかは説明が難しいものだと思いこんでいた。 ご近所のデータサイエンティストが R で効いている説明変数を出す方法を教えてくれたのでメモ。 ここでは R についてきている iris データセットを使う。 irisはアヤメの種類に関するデータセットで、1936年という大昔に フィッシャー が論文で使った歴史のあるデータセットでもある。 萼片 (sepal) の大きさ、花弁 (petal) の大きさ、アヤメの種類(species)が対になっている。 # iris dataset 読み込み > data("iris") > str(iris) 'data.frame': 150 obs. of 5 variables: $ Sepal.Length: num 5.1 4.9 4.7