実現したいこと
- GUIによる回帰学習
- Matlabの『回帰学習器アプリ』を利用
- アンサンブル回帰（ランダムフォレスト）を利用
- ランダムフォレストの重要度を表示
※『回帰学習器アプリ』の起動方法などについては，こちらの記事を参照。
上記のppt素材は下記を参照：
ppt素材：回帰学習（機械学習および深層学習）_実行方法（無料公開） - 理系大学教員の本気ブログ
Matlab2022a
※ダウンロード形式として過去のバージョンも用意
- Statistics and Machine Learning Toolbox
ダウンロードURL
近日更新予定
※ご利用中のMatlabバージョンのフォルダをダウンロードしてください。
例：2021aバージョンであれば，上記リンクの「2021a」を選択
※上記プログラムの利用で生じたトラブルは一切の責任を負いかねます。
フォルダ構成
近日更新予定
実行方法
近日更新予定
筆者の感想
ランダムフォレスト（アンサンブル回帰）は推定も可能であるが，個人的には『各変数の重要度算出』ができることが特徴であると考えている。一般的に，その他の機械学習は良好な推定精度を実現したとしても，その中身がブラックボックスとなってしまい解釈が困難である。一方ランダムフォレストの場合は，上記の記事のように，推定に必要ない変数などが可視化できる。したがって，その後に重要な変数のみを利用して回帰式を構築すれば，さらに精度の良い推定モデルを構築することが可能となる。
併せて確認推奨の過去記事
