RでRandom Forestを使う

2011-11-12 (土) 14:05:36 (2171d) | Topic path: Top / バイオ・データ・マイニング / RでRandom Forestを使う

この記事はまだ書きかけです.

はじめに

Random Forestは,Baggingのような,サンプリングをベースとしたアンサンブル学習の一手法です. Baggingとの最大の違いは,事例だけでなく属性のサンプリングも行うところです.

RにはrandomForestというパッケージがありますので,これを使います.

この記事の内容は,R 2.12.1とrandomForest 4.6-2で確認しました.

インストール

Rを起動したら,ライブラリーの入手先を指定し,パッケージをインストールします.

> options(CRAN="http://cran.r-project.org")
> install.packages("randomForest")

途中でパッケージをダウンロードするためのサーバーを聞かれますので,日本のミラー・サイトを選択します.

実行

ここでは,Rに標準で付属しているirisデータセットを使ってRandom Forestを実行します. Rにirisと入力すると,irisデータセットが表示されます.

> iris
    Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width    Species
1            5.1         3.5          1.4         0.2     setosa
2            4.9         3.0          1.4         0.2     setosa
3            4.7         3.2          1.3         0.2     setosa
4            4.6         3.1          1.5         0.2     setosa
5            5.0         3.6          1.4         0.2     setosa
...

Random Forestを実行する手順は次のようになります.

  1. randomForestライブラリーの読み込み
  2. データの読み込み
  3. 乱数のシードの設定
  4. Random Forestの実行
  5. 結果の表示
> library(randomForest)
> data(iris)
> set.seed(17)
> iris.rf <- randomForest(formula = Species ~ ., data = iris)
> print(iris.rf)

Call:
 randomForest(formula = Species ~ ., data = iris) 
               Type of random forest: classification
                     Number of trees: 500
No. of variables tried at each split: 2

        OOB estimate of  error rate: 4.67%
Confusion matrix:
           setosa versicolor virginica class.error
setosa         50          0         0        0.00
versicolor      0         47         3        0.06
virginica       0          4        46        0.08

パラメーターの設定などについての説明を追加したいと思っていますが,またいつか.

参考情報

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