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Wikipediaから
ランダムフォレスト
'ランダムフォレスト'（）は、2001年にによって提案された機械学習のアルゴリズムであり、分類 (統計学)|分類、回帰分析|回帰、クラスタリングに用いられる。決定木を弱学習器とするアンサンブル学習アルゴリズムであり、この名称は、ランダムサンプリングされたトレーニングデータによって学習した多数の決定木を使用することによる。ランダムフォレストをさらに多層にしたアルゴリズムにディープ・フォレスト (機械学習)|ディープ・フォレストがある。対象によっては、同じくアンサンブル学習を用いるブースティングよりも有効とされる。 == アルゴリズム == === 学習 === # 学習を行いたい観測データから、ブートストラップ法によるランダムサンプリングにより ''B'' 組のサブサンプルを生成する # 各サブサンプルをトレーニングデータとし、''B'' 本の決定木を作成する # 指定したノード数 n_\mathrm に達するまで、以下の方法でノードを作成...
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