ランダムフォレスト

ランダムフォレストは、複数の決定木を使ったアンサンブル学習アルゴリズムで、高い精度を誇ります。この手法は、分類や回帰タスクに対して非常に有効で、データの特徴量を自動で選択し、モデルの過学習を防ぎます。Pythonのscikit-learnライブラリを使用することで、簡単にランダムフォレストモデルを構築でき、特にデータ分析や予測モデルの構築において広く使用されています。