ランダムフォレストによる因果推論と最近の展開

2023/02/27 116 users 因果推論 Forest Random Forest 展開 内容

フォレストワークショップ2023で行った招待講演の内容 ・honest treesとは？ ・Causal treesによる因果推論 ・Random forestの漸近正規性と、causal forestによる因果推論 ・Generalized random forestによる因果推論 続きを読む

【Pythonで決定木 & Random Forest】タイタニックの生存者データを分析してみた - Np-Urのデータ分析教室

2019/07/18 86 users Kaggle Np-Ur タイタニック タイタニック号 性別

前回まで、決定木・ランダムフォレストの理論について勉強しました。 www.randpy.tokyo www.randpy.tokyo 今回はPythonで実際に動かしていきたいと思います。扱うのは、タイタニック号の生存者データです。性別や年齢など、どんな要素が生存率に影響を与えていたのか、分析してみます。 これは、kaggleという世界的なデ... 続きを読む

ランダムフォレストと検定を用いた特徴量選択手法 Boruta - 機械学習を学習する天然ニューラルネットワーク

2019/01/05 219 users アルゴリズム 判別 検定 訓練 機械学習

特徴量選択とは Borutaとは とりあえず使ってみる ベースラインの判別 Borutaの判別 Borutaのアイデアの概要 Borutaのアルゴリズム 1. 判別に寄与しないはずの偽の特徴量を作る。 2. 偽の特徴量と一緒にランダムフォレストを訓練。 3. 各特徴量の重要度と偽の特徴量の特徴量を比較。 4. 複数回比較し検定を行うことで、... 続きを読む

ランダムフォレストと他の機械学習（or統計）を組み合わせて使う - じじいのプログラミング

2015/03/13 57 users 機械学習 じじいのプログラミング 本題 前々回 プロ

2015-03-13 ランダムフォレストと他の機械学習（or統計）を組み合わせて使う TopCoder マラソンマッチ 機械学習 もしかしたら、プロにとっては当たり前のテクニックかもしれませんが、自分は初めて見たので書きたいと思います。また、おそらく大きい効果を出すのが難しいテクニックだと思われるので、まずは基本的なことを先にやったあとに試したほうがいいでしょう。ここから本題です。前々回のTopC... 続きを読む

ランダムフォレストのつくりかた（C++の実装例つき） - じじいのプログラミング

2014/12/26 76 users つかいかた 実装例 じじいのプログラミング マラソンマッチ

2014-12-26 ランダムフォレストのつくりかた（C++の実装例つき） マラソンマッチ 機械学習 C++ TopCoder この記事はCompetitive Programming Advent Calendar 2014 - PARTAKE24日目の記事のつづきです。前日の関連記事「ランダムフォレストのつかいかた」もありますので、こちらもよろしくお願いします。 ランダムフォレストのつかいかた... 続きを読む

ランダムフォレストのつかいかた - じじいのプログラミング

2014/12/24 57 users つかいかた じじいのプログラミング TopCoder 実装編

2014-12-24 ランダムフォレストのつかいかた マラソンマッチ 機械学習 この記事はCompetitive Programming Advent Calendar 2014 - PARTAKE24日目の記事です。 （実装編の「ランダムフォレストのつくりかた」のほうは別記事にして、12/25に書く予定です。） 今年は、TopCoderの機械学習マッチに積極的に参加して、経験もいろいろ詰めたので... 続きを読む

Clojure/Incanter/clj-mlでデータマイニング入門 - あんちべ！

2014/02/15 85 users データマイニング アンチ Clojure JVM上 集計

2014-02-16 Clojure/Incanter/clj-mlでデータマイニング入門 概要 Clojureでデータマイニングに必要な各手法を解説する記事です。 本記事を読むと、全くClojureを知らない方でも データ抽出・集計 可視化 機械学習（決定木、ランダムフォレスト、k-meansクラスタリング) をClojureで実行できるようになります。 はじめに ClojureとはJVM上で動... 続きを読む

パッケージユーザーのための機械学習(5)：ランダムフォレスト - 銀座で働くデータサイエンティストのブログ

2013/12/24 87 users データサイエンティスト どり アンサンブル学習 アレ 銀座

2013-12-24 パッケージユーザーのための機械学習(5)：ランダムフォレスト R Python 機械学習 糞コードで頑張る機械学習シリーズ さて、こんな記事をクリスマス・イヴのプレゼントにするのはアレなんですが（笑）、教師あり学習＆分類器系では一旦これでシリーズを〆る予定です。 トリを飾るのはランダムフォレスト。アンサンブル学習の代表選手ですね。「ランダムフォレスト最強」とか言っちゃう人が多... 続きを読む