機械学習のアルゴリズム(予測モデル)にはいくつか種類があります。線形回帰や回帰木、決定木、ランダムフォレストなどがあります。今回は予測モデルのうち、回帰木・決定木を応用したランダムフォレストを用いた予測モデルの作成方法について、具体的な例を用いつつランダムフォレストの特徴〜実装方法まで解説していきます。決定木、回帰木による機械学習アルゴリズム(予測モデル)の作成方法については以下の記事を参照してください。id="14875"]では早速、みていきましょう。決定木モデルは以下の図の様にデータを線で分割していく動作になります。予測モデルを作成する【手順ありで解説】この決定木を用いた予測モデルの作成方法は過学習がおきやすいアルゴリズムです。この過学習の問題をクリアにするために使用されるのが今回解説する「ランダムフォレスト」の方法です。ランダムフォレストは、多様な決定木を多く作り、各々の決定木のアウトプットの多数決を取るアルゴリズムにです。「ランダムフォレスト」の「フォレスト」由来は「森」であり、このアルゴリズムのポイントはいかにして、多数の決定木を重ね合わせて作るか、ということになります。決定木を多く集めることで、ある分類問題をとく方法になります。ランダムフォレストを作る際のポイントは以下の通りです。title="ランダムフォレスト作成の際のポイント"]多様の決定木モデルを用意する。多数の決定木モデルを用意する。同じデータで決定木を多数作成しても、同じ木がたくさんできてしまうため、オリジナルのデータセット(訓練データ)から重複を許してランダムにサンプリングする。同時に列もランダムにサンプリングしたものを作成する。この様にすることで、決定木に多様性が生まれる。アウト・オブ・バッグのデータは特徴量の重要度の確認や、精度の確認用に使われる。[/box]ランダムフォレストの具体的なイメージ図は以下の様になります。機械学習アルゴリズムを理解する上では(特に教師あり学習のアルゴリズム)、以下の5つのポイントがあります。関数の形状ハイパーパラメーターモデルの解釈可能性と予測性能(精度)この5つのポイントについて、ランダムフォレストでは以下の様に表現する事ができます。利用する事で簡単に操作する事ができます。用意されていますので、これを利用しましょう。正答率を表示rfc_cv['test_score'].mean()Out[]20.960000000000000210.9600000000000002まとめ|ランダムフォレストの特徴から実装方法まで機械学習のアルゴリズム(予測モデル)にはランダムフォレストの他にも、線形回帰や回帰木、決定木があります。今回はランダムフォレストの特徴や概念から実装方法までを解説しました。皆様の学習の助けになれれま幸いです。決定木author関連記事AI2019/7/26機会学習と予測モデルこんにちわ。今回は機械学習においてコアとなる概念である「最適化」を学ぶ事を目標として、そのために必要な知識である「予測モデル」を学習します。この記事で「予測モデル」について学習した後に、線形モデルを使用して評価関数を作成し、最適なモデルのパラメータを決定するために勾配降下法を自在に用いる事ができる様になる、最適化を理解出来る様になる事が目標です。京都大学で配布されている機械学習と数理の応用のスライドが、機械学習と予測モデルや線形モデルを理解する上で非常に役に立ちますのでご参照下さい。...AI2019/7/30機械学習のためのデータの前処理の方法を詳しく解説【手順あり】こんにちわ。この記事では、機械学習を行う際に必要なデータの前処理についての方法について実践を踏まえながら練習問題を通して学習していきます。練習問題の題材としてはKaggleで無料で配布されている資料を使用します。notebookで作業を行う場所と同じフォルダにアップロードしてください。機械学習を行うにあたり、データの抽出やデータの作成・整理は最も重要になります。ディープラーニングの違いがイマイチ分からない。これから機械学習を学んでいきたいが、学習する上で重要な項目や数学の知識を知りたい。この様な方に向けた記事になります。ディープラーニングの違いなど基本的内容について解説していきます。人工知能や機械学習、ディープラーニングを学ばれていない方でも、なるべく分かりやすい解説を心掛けています。それでは本記事の内容です。都内の研究所で人工知能の研究をしています。産婦人科、プログラミング、機械学習、データサイエンス、ブログ(SEO)が大好きです。2017年度版】お問い合わせ業務依頼やお問い合わせは、『お問い合わせフォーム』からお願いいたします。当サイトは、人の健康に関わる健康食品やサプリメント等のアフィリエイトは行っておりません。そのため、企業様よりご依頼を頂く事もありますが、全てお断りをさせて頂いています。ご理解ご了承を頂けましたら幸いです。無料マガジンで連載を始めました。宜しければフォローをお願いいたします。twitterのfollowもお願いします。AI・プログラミングに関する情報発信をしています。AFFINGER5.。