ランダムフォレスト

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  03/23/2023機械学習

  【SHAP】スタッキング(stacking)で特徴量の解釈はできるのか|pythonアンサンブル学習

  こんにちは、青の統計学です。 機械学習アルゴリズムの精度向上において、アンサンブル学習は非常に重要な役割を果たしています。 アンサンブル学習とは、複数の学習アルゴリズムを組み合わせることで、予測精度を向上させる手法です。…

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  12/18/2022機械学習

  【アンサンブル学習】ランダムフォレストをわかりやすく解説｜ブートストラップ法を決定木に応用

  ランダムフォレストの仕組みを、アンサンブル学習の基礎であるバギングやブートストラップ法からわかりやすく解説。決定木との違いや過学習を防ぐ理由、スタッキングとの比較も網羅。

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  12/15/2022機械学習

  【多変量解析】ROC曲線とAUCによる判別分析|python

  機械学習の問題は回帰問題と分類問題に大別されます。 そして、分類問題の指標でよく扱われるかつ、不均衡問題で威力を発揮する「ROC曲線」と「AUC」について今回は解説していきます。…