ランダムフォレスト

ランダムフォレスト

基本はバギングと一緒。決定木を分岐させるときに使う特徴量もランダムに抽出する。

これはそれぞれの決定木の相関関係が生まれるのを防ぐためです。 多数決や平均を採用するアンサンブル学習では悪いモデルが同じような答えを出すと都合が悪い。