前回・前々回は、決定木と木の剪定方法について学習しました。 www.randpy.tokyo www.randpy.tokyo決定木は、可読性が高いという点で実際に今働いている職場でもよく使われる手法ですが、問題点としては学習データに依存しすぎる点にあり、汎用的なモデルを作ることが難しいです。今回は、そのような問題に克服するための…

Np-Urのデータ分析教室

【アンサンブル学習】多様性が大事? バギング・ランダムフォレスト編