決定木

機械学習

ランダムフォレストで近接グラフを可視化する方法

前回に引き続き決定木系のお話になりますが、今回は近接グラフ(proximity plot)を可視化する方法を紹介します。近接グラフはランダムフォレスト(RandomForest)を構成する各決定木の終端ノードに属するデータに着目した、データ...
機械学習

特徴量重要度だけで解釈するのはやめよう~部分依存グラフのすすめ

以前、決定木アルゴリズムの特徴量重要度(feature_importance)に関する記事を書きましたが、依然としてターゲット変数に寄与する特徴量を重要度だけで解釈するケースを良く見かけます。データサイエンティスト同士で分析結果を共有するな...
機械学習

決定木アルゴリズムの重要度(importance)を正しく解釈しよう

機械学習案件で、どの特徴量がターゲットの分類で「重要」かを知るためにRandamForestやXGBoostなどの決定木系アルゴリズムの重要度(importance)を確認するということがよくあります。ただ、この重要度がどのように計算されて...