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で分類してみます。 今回も tidymodels のワークフローでやります。 recipe() 関数でレシピを作成します。 ランダムフォレストのモデルは、rand_forest() 関数で作ります。 レシピとモデルを統合してワークフローを作成します。 チューングリッドの作成をします。 チューニングの実行をします。前回の glmnet エンジンでの Elastic-Net Logistic Regression と比べると長い時間、10分以上かかりました。 最良のパラメータを確認します。 この最良のパラメータで最終ワークフ… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fwww.crosshyou.info%2Fentry%2F2026%2F03%2F22%2F102223" title="UCI Machine Learning Repository の Spambase のデータの分析3 - Random Forest で分類 - 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/20260322/20260322083223.jpg Hatena Blog https://hatena.blog 2026-03-22 10:22:23 rich https://www.crosshyou.info/entry/2026/03/22/102223 1.0 100%