【アンサンブル学習】多様性が大事！？バギング、ランダムフォレスト編 - これで無理なら諦めて！世界一やさしいデータ分析教室前回・前々回は、決定木と木の剪定方法について学習しました。 www.randpy.tokyo www.randpy.tokyo 決定木は、可読性が高いという点で実際に今働いている職場でもよく使われる手法ですが、問題点としては学習データに依存しすぎる点にあり、汎用的なモデルを作ることが難しいです。 今回は、そのような問題に克服するためのバギング・ランダムフォレストの手法についてやっていきます！ また関連する手法で、kaggleなどでよく使われるブースティングについては、また別途まとめたいと思います。 今回も「はじめてのパターン認識」を参考にさせていただきながら、なるべくわかりやすく説明していきたいと思いますー！ はじめてのパターン認識 作者: 平井有三出版社/メーカー: 森北出版発売日: 2012/07/31メディア: 単行本（ソフトカバー）購入: 1人 クリック: 7回この商品を含むブログ
