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RandomForestRegressorとRandomForestClassifierの違いを解説します

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質問

RandomForestRegressorRandomForestClassifier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

scikit-learn.org

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

ただし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。

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