<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<oembed>
  <author_name>cross_hyou</author_name>
  <author_url>https://blog.hatena.ne.jp/cross_hyou/</author_url>
  <blog_title>Rで何かをしたり、読書をするブログ</blog_title>
  <blog_url>https://www.crosshyou.info/</blog_url>
  <categories>
    <anon>データ分析</anon>
  </categories>
  <description>www.crosshyou.info の続きです。今回はランダムフォレストで予測してみます。 まず、モデルを作成します。エンジンは randomForest を使いました。 mtryなどのハイパーパラメータはあとでチューニングします。 レシピの作成をします。 文字列型データのダミー変数への変換と数値型のデータの標準化をします。 ワークフローの作成をします。 クロスバリデーションを作成します。 チューングリッドを作成します。 チューニングします。 最適なパラメータを決定します。 最適なパラメータで最終モデルを作成をします。 最終ワークフローの作成をします。 最終ワークフローでfitします。 テス…</description>
  <height>190</height>
  <html>&lt;iframe src=&quot;https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fwww.crosshyou.info%2Fentry%2F2025%2F08%2F09%2F085536&quot; title=&quot;2010年から2024年のプロ野球の成績のデータの分析 8 - ランダムフォレストがロジスティクス回帰に負けることもある。 - Rで何かをしたり、読書をするブログ&quot; class=&quot;embed-card embed-blogcard&quot; scrolling=&quot;no&quot; frameborder=&quot;0&quot; style=&quot;display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;&quot;&gt;&lt;/iframe&gt;</html>
  <image_url>https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/c/cross_hyou/20250809/20250809082950.jpg</image_url>
  <provider_name>Hatena Blog</provider_name>
  <provider_url>https://hatena.blog</provider_url>
  <published>2025-08-09 08:55:36</published>
  <title>2010年から2024年のプロ野球の成績のデータの分析 8 - ランダムフォレストがロジスティクス回帰に負けることもある。</title>
  <type>rich</type>
  <url>https://www.crosshyou.info/entry/2025/08/09/085536</url>
  <version>1.0</version>
  <width>100%</width>
</oembed>
