Lasso ランダムフォレスト ニューラルネットワーク 底辺aの値は、小さい値と大きい値にしてありますが、bと角度cがランダムに作られているため、面積のareaの領域はつながって見えます。 グラフで見ると、ランダムフォレストの2つのはずれ値がなぜ出たのかはわかりませんが、でも、これらのグラフと決定係数をみれば、Lassoを選ぶ必要はないと感じてしまいますし、ランダムフォレスト最高!ニューラルネットワーク最高!って思いますよね。 では、底辺aで学習した間の値を予測するとどうなるか?です。 とりあえずグラフを見てみましょう。 Lasso ランダムフォレスト ニューラルネットワーク 底辺aの数値を学習の間に入れていますが、ニューラルネットワークは全然ダメです。これを見ると、ディープラーニングでの回帰予測は、しっかり内挿で予測しないと危ないですね。 ランダムフォレストもそうです。内挿、外挿をしっか