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ランダムな森のPython実現
Pythonの2つのモジュール、pandasとscikit - learnをそれぞれ利用してランダムフォレストを実装します。from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier import pandas as pd import numpy as np iris = load_iris() df
payititi-AI助手 12-06 16:48
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ランダム森林の動作原理の説明の簡単な例
説明：既存の訓練セットに基づいて対応するランダムフォレストを生成しました。ランダムフォレストは、ある人の年齢（Age）、性別（Gender）、学歴（Highest Educational Qualification）、職種（Industry）、居住地（Residence）という5つの要素をどのように利用するのでしょうか"
12-06 16:43
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ランダム森林の生成
先ほど述べたように、ランダムフォレストには多くの分類木があります。入力サンプルを分類する場合、その入力サンプルを各木に入力して分類を行う必要があります。分かりやすい例えをすると、森の中で会議が開かれ、ある動物がネズミなのかリスなのかを議論し、各木は独立して自分自身の意見を述べる必要があります。
12-06 16:43
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ランダムな森に関する基礎知識
ランダムフォレストは一見理解しやすいように見えますが、その仕組みを完全に理解するには、機械学習に関連する多くの基礎知識が必要です。この記事では、簡単に触れるだけで詳細な説明は省略します。関連知識があまりわからない方は、他のブロガーの関連するブログ記事を参照してください。
12-06 16:43
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ランダムな森の特徴
私たちは先ほど、ランダムフォレストは非常に柔軟で実用的な方法であり、以下のいくつかの特徴があると述べました。現在のすべてのアルゴリズムの中で、極めて高い精度を持っています/現在のアルゴリズムの中で精度が群を抜いています；大規模なデータセットでも効率的に動作します/効率的に実行されます
12-06 16:42
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ランダムな森とは？
新しく興り、高度に柔軟な機械学習アルゴリズムとして、ランダムフォレスト（Random Forest、略称RF）は広範な応用前景を持っています。マーケティングから医療保険まで、マーケティングシミュレーションのモデリングや、顧客の出身、維持と流失を統計するために使えるだけでなく、病気のリスクを予測するためにも使えます。
12-06 16:41
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ランダムフォレスト（Random Forest、略してRF）は広範な応用可能性を持っており、マーケティングから医療保険まで多岐にわたり利用されています。マーケティングシミュレーションのモデリングや顧客の獲得、維持および離反の統計に使用されるだけでなく、疾患リスクや患者の感受性の予測にも用いられます。私自身、初めてこのアルゴリズムに触れたのは校外コンペティションに参加していた時でした。近年の国内外の大会、例えば2013年の百度校园电影推荐系统大赛（Baiduキャンパス映画推薦システムコンペティション）、2014年の阿里巴巴天池大数据竞赛（アリババTianchiビッグデータコンペティション）やKaggleデータサイエンスコンペティションなどでも、参加者の多くがランダムフォレストを使用しています。さらに、私の個人的な経験からも、最終選考に残ったチームの大部分がRandom ForestまたはGBDTアルゴリズムを選択していることが分かります。したがって、Random Forestはその精度において相当な優位性を持っていると言えるでしょう。