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ランダムフォレスト 特徴量の重要度（C++の実装例つき） - じじいのプログラミング
はじめに 今回の記事は、alfredplplさんの以下の記事とだいぶかぶっています…。図つきで、とても分かり... はじめに 今回の記事は、alfredplplさんの以下の記事とだいぶかぶっています…。図つきで、とても分かりやすい記事なので、お勧めです。こちらをはじめに読んだほうが良いと思います。alfredplpl.hatenablog.com alfredplplさんの記事は分類を例にあげてましたので、こちらは回帰を例にあげて説明します。基本的な中身は一緒ですので、比較しながら読んでもらえればと思います。 Rのランダムフォレストの重要度 Rのランダムフォレストには２種類の重要度(importance)があります。この記事で説明するのは、IncMSEとIncNodePurityです。 アプローチ 回帰(regression) 分類(classification) シャッフルしたOOBデータで予測して求める IncMSE MeanDecreaseAccuracy 決定木のノードの純度(Purity)の増
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2018/09/12 リンク