18/03/07 08:14:57.15 knX1WyUn0.net
URLﾘﾝｸ(www.itmedia.co.jp)
これて使い道あんのかね
1006:デフォルトの名無しさん
18/03/07 08:19:35.33 Bp6mjckSa.net
>>978
適切にデータが用意されていれば（前処理されていれば）
という条件の元
1007:デフォルトの名無しさん
18/03/07 08:41:47.69 5G0pI+B5d.net
>>984
俺も同じ疑問を持った。まぁ実験すると言ってるだけだしw
1008:デフォルトの名無しさん
18/03/07 17:07:00.30 L+d1J7Rsa.net
類似度というか近接距離は？
URLﾘﾝｸ(dotup.org)
1009:デフォルトの名無しさん
18/03/07 17:41:15.89 ugI6Ihdar.net
ベクトルのコサインが1.0
1010:デフォルトの名無しさん
18/03/08 12:13:52.00 dUoqmsXJ0.net
今更ながらランダムフォレストを勉強中なのですが、木の深さと木の数はどのくらいの値にすれば良いのでしょうか？
また、木の数を増やしていくのと、木の深さを上げていくのではどっちがオススメですか？数十万個のデータから決定木を生成したいのですが
1011:デフォルトの名無しさん
18/03/09 13:37:49.59 t4MW7zf06.net
>>989
分類か回帰かで違うみたいだけど、普通分類なら深さは制限しない。
木の数を増やしていくと汎化性能は上がるけど、その分計算時間がかかるようになるので
OOBエラーなんかを見ながら木の数を決定するのが一般的かなぁ。
1012:デフォルトの名無しさん
18/03/09 16:34:08.41 KvRJ8PZQ0.net
さや
URLﾘﾝｸ(www.youtube.com)
1013:hfjM0
1014:デフォルトの名無しさん
18/03/09 18:10:46.21 WX3plG2ad.net
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【統計分析】機械学習・データマイニング19
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1015:デフォルトの名無しさん
18/03/09 22:39:16.52 5JBlvAO50.net
992
1016:デフォルトの名無しさん
18/03/09 22:39:40.92 5JBlvAO50.net
993
1017:デフォルトの名無しさん
18/03/09 22:40:03.10 5JBlvAO50.net
994
1018:デフォルトの名無しさん
18/03/09 22:40:29.94 5JBlvAO50.net
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