概要 UCIのAdultデータセットを予測する LIBSVM形式への変換 ランダムフォレストを構築 ランダムフォレストから特徴量の重要度を出す 番外: scikit-learnの場合 メモ: 上の図の作り方 (Lisp Advent Calendar 2017参加記事) 概要 ランダムフォレストは多くの特徴量を持つような大きなサイズのデータセットを現実的な計算量で学習できる便利なモデルであるが、その重要な特徴の一つに、「特徴量ごとの重要度を推測できる」というものがある。 Random Forestで計算できる特徴量の重要度 Selecting good features – Part III: random forests 特徴量の重要度の推測の方法にも色々あるが、これらの記事では、MeanDecreaseAccuracyとMeanDecreaseGiniという2つの方法が紹介されている。
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Auto-encoding is an important task which is typically realized by deep neural networks (DNNs) such as convolutional neural networks (CNN). In this paper, we propose EncoderForest (abbrv. eForest), the first tree ensemble based auto-encoder. We present a procedure for enabling forests to do backward reconstruction by utilizing the equivalent classes defined by decision paths of the trees, and demon
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