機械学習アルゴリズムの1つ、ランダムフォレストは決定木分析とアンサンブル学習を用いた汎化性能の高い分析手法です。ここではランダムフォレストを理解するための概要説明と、Python/scikit-learnによるコード習得を目標とします。
続きを読むPython機械学習!ランダムフォレストの概要とsklearnコード
分類木
Python決定木可視化!Graphvizの導入とdot処理方法
機械学習の決定木分析で構築されたツリーは、コンピュータが生成した条件分岐ノードの情報が記載されます。ここではPython/scikit-learnで計算した決定木をdotファイルで出力し、Graphvizというツールをインストールして可視化する方法を紹介します。
続きを読むPython/sklearnで決定木分析!分類木の考え方とコード
決定木分析は条件分岐の繰り返しで分類や回帰を行う計算です。機械学習の中でもディープラーニングと異なり結果の解釈が容易という利点があります。ここでは決定木の中でも分類木分析の考え方概要とPython/scikit-learnによる計算方法を紹介します。
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