hayataka2049 https://blog.hatena.ne.jp/hayataka2049/ 静かなる名辞 https://hayataka2049.hatenablog.jp/ python 機械学習 sklearn ランダムフォレスト 特徴抽出 主成分分析 特徴選択 seaborn 最終更新：2018-04-02 はじめに RandomForestでは特徴重要度を計算できる、というのは結構有名な話です。では、これはどの程度実用的なのでしょうか？ pythonのsklearnを使い、簡単に実験して確かめてみました。 目次 はじめに 実験条件 実験 実装 気を配ったこと わかりやすいように重要度を描画してみた 重要さ順に並んだindexを作成 重要な特徴だけ選択した特徴量を新しく作る 結果 考察 まとめ 実験条件 実験ではsklearnのdatasetsに含まれるdigitsデータを使います。これは8*8 pixelの手書き文字画像をべたーっと64次元の1次元配列にしたもので… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fhayataka2049.hatenablog.jp%2Fentry%2F2018%2F01%2F25%2F075927" title="【python】ランダムフォレストの特徴重要度で特徴選択を試す - 静かなる名辞" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/h/hayataka2049/20180125/20180125070831.png Hatena Blog https://hatena.blog 2018-01-25 07:59:27 rich https://hayataka2049.hatenablog.jp/entry/2018/01/25/075927 1.0 100%