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Random forest の解説
1.
1 Random Forestの解説 Twitter:@Tea_0852
2.
目次 1. Random Forestとは 1.
決定木 2. サンプリング 3. アンサンブル学習 2. 利用例 2
3.
Random Forestとは 高精度の機械学習アルゴリズム 集団学習(アンサンブル学習)を行う 決定木を利用 3
4.
決定木 4 条件ごとの最大エントロピーを最小化する説明 変数を見つけ,その順にノードを増やしていく 𝐼 = 𝐻
𝑆 − 𝑆 𝑖 𝑆 𝐻(𝑆 𝑖 ) S サンプリングされたノード I 獲得情報量 H S = − 𝑝 𝑐 log(𝑝 𝑐 )
5.
決定木 5 決定木生成の終了条件 ◦ 一定の深さに到達 ◦ 一定のノード数に到達 ◦
分岐によって得られる獲得情報量が一定値以下
6.
サンプリング 外れ値を高確率で除去 (サンプリング前) 6
7.
サンプリング 外れ値を高確率で除去 (サンプリング後) →誤学習が起こる決定木を減らせる! 7
8.
サンプリング ブートストラップ法 n個の標本から,繰り返しを許してランダムにn個の 標本を一定組選び,平均や分散の推定を行い,その 分布から確率分布を求める. →サンプリングの部分を利用している? 8
9.
アンサンブル学習 複数の決定木の平均値(もしくは多数決)によっ て出力を決定する方法 9 教師データ 教師データ 教師データ 教師データ サンプリング ・・・ 決定木
決定木 決定木 多数決or平均 予測結果
10.
アンサンブル学習 メリット ◦ 弱学習器を沢山使用することで,誤学習を減 らし制度を上げることができる ◦ 推定値の信頼性を定量的に評価できる →推定されたクラスごとの弱学習器の個数 10
11.
利用例 回帰も分類もできる 領域識別が得意 例)人体の画像から,パーツごとに分類 11
12.
参考文献 「映像情報メディア学会誌」 https://www.ite.or.jp/contents/keywords/FILE- 20160413113700.pdf 12
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