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こちにぃるの日記•4年前

【機械学習_Python】決定木とランダムフォレスト

決定木（Decision Tree）とランダムフォレスト（Random Forest）について。 【目次】 決定木（Decision Tree） 情報利得（Information gain） 不純度（Impurity Criterion） 分析例 決定木の応用 ランダムフォレスト（Random Forest） ランダムフォレストの流れ wineデータを使った分析例 参考 決定木（Decision Tree） 分類問題、回帰問題の両方に対応でき、それぞれ「分類木」「回帰木」と呼ばれる。 決定木は、分割前後の不純度の差（情報利得）が最大になるように学習する。 Python 基本コード from s…

#決定木#ランダムフォレスト#Decision Tree#Random Forest#機械学習

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