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。前回はglmnetパッケージを使い、Elastic-Netで分類してみました。ROCのAUCが0.996と非常に素晴らしい値でした。正直、Elastic-Netでここまで高精度の分類器が作れたので、もういいかな、と思いましたが、今回は、tidymodelsパッケージを使い、rangerエンジンでランダムフォレストモデルを試してみます。 まず、トレーニング用のデータとテスト用のデータにわけます。 モデルを作ります。rand_forest()で、set_engine()でrangerを指定します。特徴量の重要度も見たいので、importance =… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fwww.crosshyou.info%2Fentry%2F2026%2F02%2F15%2F095041" title="UCI Machine Learning Repository の Chess (King-Rook vs. King-Pawn) のデータの分析3 - ランダムフォレストによる分類。素晴らしい性能 - 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/20260215/20260215083204.jpg Hatena Blog https://hatena.blog 2026-02-15 09:50:41 rich https://www.crosshyou.info/entry/2026/02/15/095041 1.0 100%