sklern:ランダムフォレストでアイリスデータを分類してみる

random_forest

前回は決定木一本でアイリスデータを分類してみましたが、決定木のハイパーパラメータ次第では性能が異なってきます。

このハイパーパラメータ自体の決定も自動化する方法がランダムフォレストです。

データセット読み込みからデータ分割まで

ここはいつもどおりです。

 

ランダムフォレストで決定木を100本作成して訓練する

さあ予測して性能を確認しましょう。

 

変数resultは

になりました。97%あってますね。

ということで、100本分の決定木を一気に評価できたわけです。

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Kazu Manabu

こんにちは すうがく を こよなくあいする ”二代目 圧倒的 かず まなぶ (´・ω・`)” です 心が豊かになる方法について 引き続き考えていきたいです。

投稿者: Kazu Manabu

こんにちは すうがく を こよなくあいする ”二代目 圧倒的 かず まなぶ (´・ω・`)” です 心が豊かになる方法について 引き続き考えていきたいです。