R Language
機械学習

ランダムフォレストモデルの作成

機械学習アルゴリズムの一例は、ランダムフォレストアルゴリズムである（Breiman、L.（2001）、Random Forests、 Machine Learning 45（5） 、p。5-32）。このアルゴリズムは、 randomForestパッケージ内のBreimanの元のFortran実装に従ってRで実装されてrandomForestます。

クラスター変数をfactorとして準備することにより、R内でランダムフォレストの分類子オブジェクトを作成することができます。これは、すでにirisデータセットで明らかです。したがって、次の方法で簡単にランダムフォレストを作成できます。

library(randomForest)

rf <- randomForest(x = iris[, 1:4], 
                   y = iris$Species, 
                   ntree = 500, 
                   do.trace = 100)

rf

# Call:
#   randomForest(x = iris[, 1:4], y = iris$Species, ntree = 500,      do.trace = 100) 
# Type of random forest: classification
# Number of trees: 500
# No. of variables tried at each split: 2
# 
# OOB estimate of  error rate: 4%
# Confusion matrix:
#   setosa versicolor virginica class.error
# setosa         50          0         0        0.00
# versicolor      0         47         3        0.06
# virginica       0          3        47        0.06