質問
RandomForestRegressorとRandomForestClassifierは、いずれもsklearn.ensembleからインポートし、名前もRandomForestまで共通しています。これらは機能や使い分け場面において、どう異なるのでしょうか。
回答
RandomForestRegressorは、回帰（数値として予測）に使います。
RandomForestClassifierは、分類（OKかNGかなどの判断）に使います。
このような使い分けは、基本的に、他のSVMなどのモデルでも同じです（Regressorが回帰で、Classifierが分類）。
下記のscikit-learnのサイトでもRegressionとClassificationで分かれています。
回帰
回帰は、過去の売上から来週の売上を予測するのに使います。
分類
分類は、数字の画像が数字の1か、そうでないかなどの判断に使います。
補足
LogisticRegressionは、分類の目的で使われます。
回帰と間違いやすいので注意しましょう。
