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前書き

RandomForestは、データのオーバーフィットの可能性を減らす分類または回帰のアンサンブル手法です。この方法の詳細は、 Wikipediaのランダムフォレストの記事を参照してください 。 Rの主な実装はrandomForestパッケージにありますが、他の実装もあります。 機械学習のCRANビューを参照してください。

基本的な例 - 分類と回帰

    ######  Used for both Classification and Regression examples
    library(randomForest)
    library(car)            ## For the Soils data
    data(Soils)
    
    ######################################################
    ##    RF Classification Example
    set.seed(656)            ## for reproducibility
    S_RF_Class = randomForest(Gp ~ ., data=Soils[,c(4,6:14)])
    Gp_RF = predict(S_RF_Class, Soils[,6:14])
    length(which(Gp_RF != Soils$Gp))            ## No Errors

    ## Naive Bayes for comparison
    library(e1071)
    S_NB  = naiveBayes(Soils[,6:14], Soils[,4]) 
    Gp_NB = predict(S_NB, Soils[,6:14], type="class")
    length(which(Gp_NB != Soils$Gp))            ## 6 Errors

この例ではトレーニングデータをテストしましたが、RFが非常に優れたモデルを作成できることを示しています。

    ######################################################
    ##    RF Regression Example
    set.seed(656)            ## for reproducibility
    S_RF_Reg = randomForest(pH ~ ., data=Soils[,6:14])
    pH_RF = predict(S_RF_Reg, Soils[,6:14])

    ## Compare Predictions with Actual values for RF and Linear Model
    S_LM = lm(pH ~ ., data=Soils[,6:14])
    pH_LM = predict(S_LM, Soils[,6:14])
    par(mfrow=c(1,2))
    plot(Soils$pH, pH_RF, pch=20, ylab="Predicted", main="Random Forest")
    abline(0,1)
    plot(Soils$pH, pH_LM, pch=20, ylab="Predicted", main="Linear Model")
    abline(0,1)

RFと線形モデルの予測値と実績



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