はじめに 表題の通りなのですが、サンプル数が多いデータに対してランダムフォレストを使うと思いの外メモリを食います。 また、ストレージにダンプしようとすると、ストレージ容量も消費します。 現象 なにはともあれやってみましょう。 import pickle from…

はじめに よく分類器の性質などを把握するために、2次元で可視化している図があります。 特に予測確率なんかを平面的に出せるとかっこいいですよね。つまり、こういうのです。Classifier comparison — scikit-learn 0.21.3 documentation以前の記事より君はK…

はじめに ランダムフォレストは決定木のアンサンブル学習なので、何も考えずに使うと過学習します。過学習対策はいろいろあるので（木の深さだったり、ノードあたりのサンプル数による制御だったり）、やってみます。 まあ、その過学習した状態の方が性能良…

はじめに teratailはプログラミングで生じた疑問を投稿すると、他のユーザーに回答してもらえる、便利でプログラミング初心者の方にとってはとても心強い味方になり得るサービスです。 一方で、「使い方がわからない」「どんな質問をすればいいの？」「こん…