機械学習の実践入門ーRandom Forestの要約皆さん こんにちは、GMOアドマーケティングのS.Rです。 今回はよく使われる機械学習のアルゴリズムRodomForestを皆さんへ紹介致します。 この記事を理解するには、中学レベルの数学とPythonの基本知識が必要です。 Random Forestは2001年にLeo BreimanさんからDecision Treeを発展して提案されたアルゴリズムです。それでは、Random Forestを理解していただくために、まずはDecision Treeについて紹介いたします。 １ Decision Tree(決定木) 機械学習の分野において、Decision Tree(決定木)は予測モデルです。ある事項に対する観察結果から、その事項の目標値に関する結論を導きます。内部節点は変数に対応し、子節点への枝はその変数の取り得る値を示します。 葉（端点）は、根(Root)からの経路によって表される変数
