R Language
ランダムフォレストアルゴリズム
サーチ…
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)
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## 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)
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