スピードワゴンの小沢さんと井戸田さんのツイートをランダムフォレストで分類に挑戦しています。それぞれのツイートにはどんな特徴があるのでしょうか。

タイタニックの乗客データを使い、何が生存率に影響を与えいるのか、決定木とランダムフォレストで分析してみました。

前回・前々回は、決定木と木の剪定方法について学習しました。 www.randpy.tokyo www.randpy.tokyo決定木は、可読性が高いという点で実際に今働いている職場でもよく使われる手法ですが、問題点としては学習データに依存しすぎる点にあり、汎用的なモデルを…

前回の記事では、決定木についてまとめました。 www.randpy.tokyo 今回は、前回チラッと触れた「木の剪定」について学んでいきましょう。以下のような流れで進めていきます。 決定木の問題点 剪定・枝切りの考え方 正則化パラメータの決定の仕方 なお、前回…

機械学習の分野でよく使われる決定木について今回は説明していきます。 決定木は、回帰、分類問題に対して、非常によく使われる手法の一つで、あらゆる現場でよく使われているのではないかと思います。アルゴリズム自体はとてもシンプルですし、R,Pythonにお…