cross_hyou https://blog.hatena.ne.jp/cross_hyou/ Rで何かをしたり、読書をするブログ https://www.crosshyou.info/ データ分析 www.crosshyou.info の続きです。今回はランダムフォレストモデルで分析してみます。 まず、トレーニング用のデータフレームとテスト用のデータフレームを用意します。 モデルを設定します。rand_forest()でエンジンはrangerを使います。 レシピを設定します。ランダムフォレストモデルでは前処理は必要ないようです。 モデルとレシピを合わせて、ワークフローを設定します。 チューニング・グリッドを設定します。 チューニングを実行します。 autoplot()でチューニング結果を可視化します。 最良のパラメータを選択します。 最良のパラメータで学習します。 テスト用のデータで予測… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fwww.crosshyou.info%2Fentry%2F2025%2F12%2F21%2F102041" title="UCI Machine Learning RepositoryのBlood Transfusion Service Centerのデータの分析6 - ランダムフォレストモデルでの予測 - 何故、成績がよくないか？ - Rで何かをしたり、読書をするブログ" 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/c/cross_hyou/20251221/20251221093459.jpg Hatena Blog https://hatena.blog 2025-12-21 10:20:41 rich https://www.crosshyou.info/entry/2025/12/21/102041 1.0 100%