ランダムフォレストとワイン

Rで学ぶ caret を使った Machine Learning

Max Kuhn

Software Engineer at RStudio and creator of caret

ランダムフォレスト

  • 代表的な機械学習モデル
  • 初学者にも適切
  • 過学習に強い
  • 高精度な非線形モデルを構築
Rで学ぶ caret を使った Machine Learning

ランダムフォレスト

  • 線形モデルと異なりハイパーパラメータがある
  • ハイパーパラメータは手動指定が必要
  • 当てはまりに影響し、データごとに最適値が異なる
  • 既定値で十分なことが多いが、調整が必要な場合もある
Rで学ぶ caret を使った Machine Learning

ランダムフォレスト

  • まずは単純な決定木から
  • 決定木は高速だが精度は低め

Rで学ぶ caret を使った Machine Learning

ランダムフォレスト

  • 複数の木を学習して精度を上げる
  • 各木はデータのブートストラップ標本に適合
  • これを「ブートストラップ集約（バギング）」という
  • 各分割で列をランダムサンプリング
Rで学ぶ caret を使った Machine Learning

ランダムフォレストの実行

# データを読み込む
library(caret)
library(mlbench)
data(Sonar)

# 乱数シード
set.seed(42)

model <- train(
  Class ~ ., 
  data = Sonar, 
  method = "ranger"
)

pasted-image-1530.png

Rで学ぶ caret を使った Machine Learning

結果のプロット

# 結果をプロット
plot(model)

Rで学ぶ caret を使った Machine Learning

練習しましょう！

Rで学ぶ caret を使った Machine Learning

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