ランダムフォレスト
ランダムフォレストは機械学習のアルゴリズムのひとつで、決定木による複数の弱学習器を統合させて汎化能力を向上させる、アンサンブル学習アルゴリズムである。(1) 特徴
学習方法は単純だが、一般的な決定木より性能のよい識別・予測ができる
CHAIDとは異なる接近法で多クラス問題に拡張した
非線形関係も分析できることで、線形回帰・判別の限界を超える余地がある
森の大きさを拡大しても過学習が生じない（数百以下で精度が収束する） (1)
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参考文献