Scikit-learnã«ã‚ˆã‚‹ãƒ©ãƒ³ãƒ€ãƒ フォレスト決定木 (decision tree) ã¯æœ€ã‚‚ç°¡å˜ãªè«–ç†ä½“ç³»ã‹ã‚‰ãªã‚‹æ©Ÿæ¢°å¦ç¿’法ã®ã²ã¨ã¤ã§ã‚り，入力ベクトルをå¦ç¿’ã™ã‚‹ã“ã¨ã«ã‚ˆã‚Šï¼Œãã®éŽç¨‹ã§è‡ªç„¶ã«é‡è¦ãªç‰¹å¾´é‡ã®æŠ½å‡ºãŠã‚ˆã³é †ä½ä»˜ã‘ã‚’ã™ã‚‹ã“ã¨ãŒã§ãる手法ã§ã‚る．決定木ã¯å¤šãã®æ©Ÿæ¢°å¦ç¿’法ã«ãŠã„ã¦å•é¡Œã¨ãªã‚‹éŽå¦ç¿’ã‚’èµ·ã“ã™ã“ã¨ãŒã‚ã‚Šå¾—ã‚‹ãŒï¼Œã“れを集団å¦ç¿’を用ã„ã‚‹ã“ã¨ã§èµ·ã“ã—難ãã—ãŸã®ãŒãƒ©ãƒ³ãƒ€ãƒ フォレスト (random forest) ã§ã‚る．決定木をãŸãã•ã‚“組ã¿åˆã‚ã›ã‚‹ã“ã¨ã«ã‚ˆã£ã¦æ§‹ç¯‰ã•ã‚Œã‚‹äºˆæ¸¬å™¨ãªã®ã§å称ã«ãƒ•ã‚©ãƒ¬ã‚¹ãƒˆãŒå† ã•ã‚Œã¦ã„る．ランダムフォレストã§ã¯ï¼Œãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚’ブートストラップサンプリングã«ã‚ˆã‚Šè¤‡æ•°å€‹ã‚µãƒ³ãƒ—リングã—，ãれらã«å¯¾ã—ã¦æ±ºå®šæœ¨ãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ã‚’作æˆï¼Œãれらã®çµæžœã‚’多数決や平å‡ã¨ã¨ã‚‹ç‰ã®ä½œæ¥ã«ã‚ˆã£ã¦çµ±åˆã™ã‚‹ã“ã¨ã§æœ€çµ‚çš„ãªäºˆæ¸¬ã‚’è¡Œã†ï¼Žã“ã®ã‚ˆã†ãªæ‰‹æ³•ã‚’集団å¦ç¿’ (アンサンブルå¦ç¿’) ã®ä¸ã§ã‚‚特ã«ï¼Œãƒã‚®ãƒ³ã‚°ã¨å‘¼ã¶ï¼Ž å¦ç¿’ã•ã›ã‚‹ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã®æ§‹é€ 以下ã®ã‚ˆã†ãª
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scikit learnより 交差検定ã§å¦ç¿’モデルã®ç²¾åº¦ã‚’評価 - Qiita
機械å¦ç¿’ã®ç¨®é¡ž: 教師ã‚ã‚Šå¦ç¿’ç·¨ - learning.ikeay.net
Advanced Machine Learning with scikit-learn
GitHub - amueller/introduction_to_ml_with_python: Notebooks and code for the book "Introduction to Machine Learning with Python"
「Pythonã§ã¯ã˜ã‚る機械å¦ç¿’ã€ã¯çµæ§‹ã„ã„本ã ã¨æ€ã†
Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems ã‚’èªã‚“ã 
https://qiita.com/gash717/items/eaba532730bad7a67efd
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