ランダムフォレスト
複数の簡易決定木による多数決で結果が決定される。その簡易決定木の数がn_estimators
ランダムにデータを複数回サンプリングしてサンプル集合を複数構築して分析する。
ランダムフォレストのモデルが過少適合していた場合、特徴量を標準化してもランダムフォレストにの学習には影響を与えない。
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