scikit-learnのRandomForestClassifierで外れ値を特定する - Qiita
scikit-learnのRandomForestClassifierを使うことで，分類問題をランダムフォレストで解くことが出来ます． ランダムフォレストの特徴として，同じクラスに属するデータから，クラスを代表する属性値とは離れた値をもつ外れ値(outlier)のデータを特定することができます． 公式のscikit-learnでは外れ値を算出する機能がないため，今回はoutlierを出力するスクリプトを作成しました． (ちなみにRでは算出が可能です) 外れ値と求めるためには，scikit-learnのRandomForestClassifierのメソッドにあるapplyを使用します． これはランダムフォレストアルゴリズムで作成した各決定木にバッチの入力データを与えた時，各データがどの葉に含まれるかを葉のインデックスで返してくるメソッドです． http://scikit-learn.org/
決定木とランダムフォレスト - Qiita
決定木とは 目的変数に属する確率を複数の説明変数の組み合わせで算出する方法。 イメージは以下で、Yes/Noなどの条件に属するかどうかで確率を算出する。 ランダムフォレストとは ランダムフォレストは、アンサンブル学習法(複数の分類器を集めて構成される分類器)の一つ。 決定木を複数集めて使うので、木が集まってフォレスト（森）として使う。 やってみる(sklearnでの決定木) データ用意 ランダムに作ったデータを用意する。 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn %matplotlib inline from sklearn.datasets import make_blobs # ダミーデータの生成用 X, y = make_blobs(n_samples=5
機械学習って面白い。Pythonを使ってデータを分類、可視化してみた。
実践Pythonデータサイエンスのレクチャー86 決定木とランダムフォレスト 、やっっっと最終章に辿り着きました。 まぁ、理解しきれてないけど… 長かった。 この最終章、visualize_tree()という独自関数を使ってランダムフォレスト分類器による分類結果を二次元マップとして描いて可視化するんですが、パッと見、よく分からないんです。 理解した気になった meshgrid()関数 のことを、実際は理解できていなかったことも要因かな…。 復習を兼ねてvisualize_tree()関数を紐解いてみたら、その過程がとても楽しかったので、簡単に紹介します。 やりたいこと 機械学習の教師用データを自分で作り、それを学習したモデルを作って、未知のデータを網羅的に与えた結果を図示して楽しむのが、ここでの目的です。 機械学習って、本来はもっと高尚な目的があって分析すると思うんですが、ここではその辺り
ランダムフォレストを実装する - 技術をかじる猫
ランダムフォレスト？ 実装してみた感じ、教師ありデータから分類・学習し、その後に与えられた未知のデータに対して、識別・分類を行うアルゴリズム。 正答率は 7-8 割位が目安。余り複雑な学習はできない。他のアルゴリズムと組み合わせて使うといい感じになるらしい。 表面的な特徴で言えば、正答率は7-8割程度ではあるが、比較的処理が軽いのと、たまにある例外的なデータノイズに強いところだ。 アルゴリズム 数式やらなにやらは以下のスライドに任せる。 機会学習ハッカソン：ランダムフォレスト from Teppei Baba 機会学習ハッカソン：ランダムフォレスト 複数の学習器にランダム抽出のデータを食わせて学習させ、データを与えられた際にはその学習器の投票によってその結果を識別する。 そのため、過半数未満の学習器が、学習データのデータノイズで妙な学習をしてしまっても、ある程度補正が効くというのが利点。
🌲🌲 Python でランダムフォレストを実装する男 🌲🌲 - Qiita
モチベーション ディープラーニングにあらずんば人工知能にあらずな世の中でも、画像解析や自然言語処理などの非構造データではない、従来通りの構造データに限れば、古きよき機械学習手法はまだまだ手軽かつ高い精度を叩き出す。 例えばサポートベクターマシン、ロジスティック回帰、そしてランダムフォレスト 「でもランダムフォレストってパッケージを使ったことはあるし動作原理もなんとなく知ってるけど、実装したことはないな」 モチベーション完成 ランダムフォレストとは 簡単に言ってしまえば、決定木をたくさん作って多数決によって予測をおこなう手法。 まずは決定木がなんなのかを知らねばならない。 決定木とは 特徴量をひとつ選んでは閾値を決めてデータを分割することを繰り返すことで分類タスクをおこなう学習器。データがどんどん分かれていくさまが木っぽい。 (画像：Wikipedia より) 木を構成する要素にはノードとリ
random forestの感度分析＋ - 琥珀色呑んだくれ備忘録
教科書を読むと、random forestでモデルを学習させて、ある良い予測精度のものが得られたら、まずは各変数の重要度をみて、つぎにpartial dependency partial dependence plot（PDP）を眺めなさい、と書いてある。ある変数の動きに注目して予測値がどう変化するか見てみよう、という分析だ。 これを発展（？）させたforestFloorは、決定木の各ノードでの予測値の変化量に着目して、random forestにおける変数が動いたとき予測値がどちら向きにどのくらい動くか定量化しようというもの。 forestFloorパッケージを使ったrandomForestの感度分析 from Satoshi Kato www.slideshare.net スライド中のコードは、ほとんどマニュアルの丸写しなので割愛する。 forestFloorでは、ある決定木でのある事
【機械学習】OOB (Out-Of-Bag) とその比率 - Qiita
ランダムフォレストに関する解説を読んでいるとよく遭遇するOOB(Out-Of-Bag)、その詳細に迫ります。 ブートストラップサンプリング $N$ 個の訓練標本 $\{\boldsymbol{x}_i, y_i \} _{i=1}^N$ から重複を許してランダムに同じだけの数$N$個を選ぶことで、訓練標本集合を作る方法をブートストラップサンプリングと呼びます。ランダムフォレストではこのブートストラップサンプリングで作った$M$個の訓練標本で多数の決定木を作ることから「フォレスト」という名称がついています。 このとき、$N$個から重複ありで$N$個選ぶので、中には選ばれなかったデータがあります。これをOOB(Out-Of-Bag)と呼びます。ランダムフォレストのエラーの評価に使われたりします(ココなど) $i$番目のデータ$ ( \boldsymbol{x}_i, y_i )$に着目すると、
実務でRandomForestを使ったときに聞かれたこと - shakezoの日記
Machine Learning Advent Calendar 2012 の 21 日目の記事です。 私は普段は受託のデータ解析を仕事にしてます。過去に何度か実務でRandomForestを利用する機会がありましたので今日は以前顧客にプレゼンをした時に、質問された内容とその回答を紹介したいと思います。普段は機械学習・データマイニングを実務の立場利用しており、手法そのものの専門家ではないので、間違いなどが有りましたらご指摘ください。 さてRandomForestは有名なアルゴリズムですので、ご存じの方も多いとは思いますが、CARTの開発者でもある、Leo Breimanが2001年に提案した決定木を用いた集団学習アルゴリズムの１つです。一言で言えば、大量の決定木を作成して、それぞれの決定木が出した答えを多数決し、最も支持の多かったクラスに分類する手法です。(回帰の場合は平均を返します） R
jsai2009 Schedule
時間 M会場(タワー棟6F-国際会議場) A会場(ホール棟5F-51室) B会場(ホール棟5F-52室) C会場(ホール棟5F-53室) D会場(ホール棟5F-54−2室) E会場(ホール棟6F-61-2室) F会場(ホール棟6F-62室) G会場(ホール棟6F-63室) H会場(ホール棟6F-64室) I会場(ホール棟6F-66室) J会場(ホール棟7F-第1リハーサル室) K会場(ホール棟7F-第1練習室) L会場(6F国際会議場ロビー-デモ会場) 09:00-09:05
機会学習ハッカソン：ランダムフォレスト
ブースティングはアンサンブル学習の一つです。アンサンブル学習では、性能の低い学習器を組み合わせて、高性能な学習器を作ります。教師あり機械学習の問題設定の復習から始めて、バギングやブースティングのアルゴリズムについて解説します。 レトリバセミナーで話したときの動画はこちらです: https://www.youtube.com/watch?v=SJtdG62691g
ランダムフォレストのつくりかた（C++の実装例つき） - じじいのプログラミング
この記事は24日目の記事のつづきです。前日の関連記事「ランダムフォレストのつかいかた」もありますので、こちらもよろしくお願いします。 ランダムフォレストのつかいかた - じじいのプログラミング ランダムフォレストは、機械学習の中でも、確率統計の知識がほぼ無しで実装できる簡単なアルゴリズムで、しかも性能もなかなかのものです。TopCoder機械学習マッチのいくつかは、コードを提出してTopCoderサーバで実行するルールなので、実装しやすいランダムフォレストは有力な選択肢です。実際にランダムフォレストが１位をとったコンテストもかなりあります。 決定木の作り方さえ理解すれば、ランダムフォレストは実装できたも同然ですので、この記事では、決定木を作る部分をメインに取り上げます。 アドバイスをいただけると、とてもうれしいです。間違いのご指摘は大歓迎です。 実装は、TopCoderの他の競技者（Psy
scikit-learnとgensimでニュース記事を分類する - Qiita
こんにちは、初心者です。 適当なニュース記事があったとして、ニュースのカテゴリを推測するみたいな、よくあるやつをやってみました。Python3.3を使いました。 何をやるの？ データセットはlivedoorニュースコーパスを使いました。 http://www.rondhuit.com/download.html#ldcc クリエイティブ・コモンズライセンスが適用されるニュース記事だけを集めてるそうです。 トピックニュース、Sports Watch、ITライフハック、家電チャンネル 、MOVIE ENTER、独女通信、エスマックス、livedoor HOMME、Peachy というクラスがあります。 データは、1記事1テキストファイルの形式で、クラス別のディレクトリにいっぱい入っています。 これを学習して、未知の文章に対して、お前は独女通信っぽい、お前は家電チャンネルっぽい、みたいに、分類が
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Lec86_決定木とランダムフォレスト
GitHub - SebastianMH/random-forest-classifier: A random forest classifier written in python.
GitHub - gdanezis/trees: A quick educational implementation of a random forest classifier and a decsion jungle classifier.
GitHub - lyst/rpforest: It is a forest of random projection trees
GitHub - balajiln/mondrianforest: Code for Mondrian Forests (for classification and regression)
GitHub - ironmanMA/Random-Forest: Random Forest Implementation in Java
GitHub - kjw0612/awesome-random-forest: Random Forest - a curated list of resources regarding random forest
GitHub - amirsaffari/online-random-forests: Online Random Forests