深い森(multi-Grained Cascade Forest)と浅い森(Random Forests)を動かして比較してみた - Qiita
深い森(multi-Grained Cascade Forest)と浅い森(Random Forests)を動かして比較してみたPython機械学習MachineLearningrandomForestgcForest はじめに gcForestを動かしてみる。 背景 近年、機械学習のモデルは主にニューラルネットワークを用いる深層学習に注目が集まっている。しかし、一般的に深層学習を十分に利用するには、膨大な計算資源や、ネットワークの構造とパラメーターのチューニング、学習用の大規模データが必要というネガティブなポイントがある。これらの問題点を解決するために、深層学習の代替案として決定木とアンサンブル学習を利用して深く学習するgcForest(multi-Grained Cascade Forest)が提案されている。 内容 本ページでは次のような決定木ベースの機械学習モデルを構築します。 R
決定木の可視化ライブラリ「dtreeviz」が凄かったのでまとめる - St_Hakky’s blog
こんにちは。 決定木の可視化といえば、正直scikit-learnとgraphvizを使うやつしかやったことがなかったのですが、先日以下の記事をみて衝撃を受けました。そこで今回は、以下の解説記事中で紹介されていたライブラリ「dtreeviz」についてまとめます。 explained.ai dtreevizの概要 dtreevizとは より良い決定木の可視化を目指して作られたライブラリです。 解説記事 : How to visualize decision trees Github : GitHub - parrt/dtreeviz: A python machine learning library for structured data. Sample Imagesdtreeviz/testing/samples at master · parrt/dtreeviz · GitHub 多
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合成変量とアンサンブル：回帰森と加法モデルの要点
