まとめ

Rで学ぶTree-Based ModelsによるMachine Learning

Sandro Raabe

Data Scientist

1. データ分割・混同行列・正解率

 

 

2. 回帰・交差検証・バイアスとバリアンスのトレードオフ

 

 

3. チューニング・AUC・バギング・ランダムフォレスト

 

4. ブースティングとモデル比較

 

 

 

ご受講ありがとうございました。

Rで学ぶTree-Based ModelsによるMachine Learning