ランダムフォレストを実装する - 技術をかじる猫

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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...概要を表示 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。

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