scikit-learn機械学習⑬ランダム・フォレスト
前回は、scikit-learnのDecisionTreeClassifierを使って決定木(Decision Tree)の実験を行いました。今回は、その知識をさらに拡張して、ランダム・フォレスト(Random Forest)について解説します。
大雑把に説明すると、ランダム・フォレストはたくさんの決定木を作って、それぞれの決定木に予測をさせます。そして、一番多くの「投票」を得たクラスがモデルの予測として採用されます。決定するための木がたくさんあるのでフォレスト(森)という