Overview

ランダムフォレスト（英: random forest, randomized trees）は、2001年に Leo Breiman によって提案された[1]機械学習のアルゴリズムであり、分類、回帰、クラスタリングに用いられる。決定木を弱学習器とするアンサンブル学習アルゴリズムであり、この名称は、ランダムサンプリングされたトレーニングデータによって学習した多数の決定木を使用することによる。ランダムフォレストをさらに多層にしたアルゴリズムにディープ・フォレストがある。対象によっては、同じくアンサンブル学習を用いるブースティングよりも有効とされる。

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Use Case

comming soon...　　

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reference

• wikipedia
• 「見て試してわかる機械学習アルゴリズムの仕組み 機械学習図鑑」秋庭 伸也 (著)、 杉山 阿聖 (著), 寺田 学 (著), 加藤 公一 (監修)