sklearn.ensemble.RandomForestClassifier
sklearn.ensemble.RandomForestClassifier¶ class sklearn.ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators=100, *, criterion='gini', max_depth=None, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, min_weight_fraction_leaf=0.0, max_features='sqrt', max_leaf_nodes=None, min_impurity_decrease=0.0, bootstrap=True, oob_score=False, n_jobs=None, random_state=None, verbose=0, warm_start=False, class_weight=None, ccp_a
Ensemble learning - Wikipedia
In statistics and machine learning, ensemble methods use multiple learning algorithms to obtain better predictive performance than could be obtained from any of the constituent learning algorithms alone.[1][2][3] Unlike a statistical ensemble in statistical mechanics, which is usually infinite, a machine learning ensemble consists of only a concrete finite set of alternative models, but typically
Random forest - Wikipedia
ランダムフォレスト（英: random forest, randomized trees）は、2001年にレオ・ブレイマン（英語版）によって提案された[1]機械学習のアルゴリズムであり、分類、回帰、クラスタリングに用いられる。決定木を弱学習器とするアンサンブル学習アルゴリズムであり、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よる。ランダムフォレストをさらに多層にしたアルゴリズムにディープ・フォレストがある。対象によっては、同じくアンサンブル学習を用いるブースティングよりも有効とされる。 アルゴリズム[編集] 学習[編集] 学習を行いたい観測データから、ブートストラップ法によるランダムサンプリングにより B 組のサブサンプルを生成する 各サブサンプルをトレーニングデータとし、B 本の決定木を作成する 指定したノード数 に達するまで、以
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