Bing Image Creator で生成: Close-up of Phalaenopsis orchid, blue coral reef in background, photo
の続きです。
今回は R の randaomForest パッケージで、ランダムフォレストを使って予測をします。
まず、パッケージを読み込みます。
モデルをフィットします。
予測します。
結果をみてみます。
正解率を計算します。
71.9% という今までの予測方法の中で一番高い正解率ですね。さすがランダムフォレストです。
今回は以上です。
次回は、
です。
初めから読むには、
です。
今回のコードは以下のとおりです。
# ランダムフォレスト
library(randomForest)
#
# モデル
rf_mod <- randomForest(symboling ~ ., data = df_train)
#
# 予測
yosoku_rf <- predict(rf_mod, newdata = df_test) |> round(0)
#
# 結果
table(yosoku_rf, df_test$symboling)
#
# 正解率
accu_rf <- (10 + 13 + 17 + 6) / 64
accu_rf
#
