2018-09-11 ランダムフォレストの最適化 機械学習 R ランダムフォレストはチューニングして最適化する。 チューニングは決定木を最適化する方法。 ランダムフォレストの場合は、決定木の数と特徴量(説明変数)の数を最適化する。 続きを読む
2018-09-03 ランダムフォレストとバギングの違い 機械学習 基礎知識 ランダムフォレストとバギングは、決定木をより汎用化するために考えられた手法。 違いは何か? 概念的な簡単な説明。 続きを読む
2018-09-02 機械学習の決定木とは? Gini不純度とは? わかりやすく解説 機械学習 基礎知識 決定木の分岐(ノード)を作るときどのような計算をしているのか? Gini不純度を計算しているのだが、Gini不純度とは何か? 続きを読む