* ランダムフォレスト (random forest) [#ubdd8406]

//ここには %項目の説明を書いてください.よろしければ署名しておいてください.

''ランダムフォレスト (random forest)''は多数の決定木を用いたアンサンブル学習.バギングのように,各決定木による多数決で最終的に分類するクラスを決定する.だが,単純なブートストラップサンプリングで分類器を作るのではなく,次の手順で各決定木を学習する.

- 各決定木の学習に用いる訓練事例集合は,バギングと同様に,(復元抽出の)ブートストラップサンプリングによって生成する.
- \(M\) 個の特徴があるとき,そのうち \(m\) 個をランダムに選び,その中で[[CART]]のGini係数や,[[ID3]]の情報量利得などの規準によって最良の特徴を選ぶ.
- 木の拡張は最後まで,すなわち,各葉ノードに分類される事例のクラスが1種類になるまで行われ,枝狩りも行わない.

> -- しましま

** 関連項目 [#k87c8127]

//英語や同義語のあとに,#brで区切って関連する項目をリストしてください.
-[[random forest]]
#br
-[[アンサンブル学習]]
-[[バギング]]
-[[決定木]]
#br
-[[検索:ランダムフォレスト]]

** リンク集 [#v346d69a]

//関連するWWW資源があればリンクしてください.

-[[Random Forest>http://www.math.usu.edu/~adele/forests/]]:L. Breimanによるページを引き継いだもの
#br
-[[Wikipedia:Random_forest]]

*** Freeware [#nf773814]

- [[randomForest>http://cran.r-project.org/web/packages/randomForest/index.html]]:[[R]]のパッケージ.core に入っている.
- [[fast-random-forest>http://code.google.com/p/fast-random-forest/]]:[[Weka]]で利用可 (java)
- [[randomforest-matlab>http://code.google.com/p/randomforest-matlab/]] (matlab)

** 関連文献 [#k4d89a90]

//この%項目%に関連する書籍や論文を紹介してください.

-基本文献~
L.Breiman "Random Forests" Machine Learning, vol.45 (2001)~
[[GoogleScholarAll:Random Forests]]
-[[Book/データマイニングの基礎]] 3.1.4節
-[[Book/Data Mining - Practical Machine Learning Tools and Techniques]] 10.4 Trees

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