ランダムフォレストのサンプルコード

2024年6月8日

こちらはPythonを使ったランダムフォレストのサンプルコードです。scikit-learnライブラリを使用しています。

python
# 必要なライブラリをインポート
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# データをロード
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# データをトレーニングセットとテストセットに分割
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# ランダムフォレストモデルを作成し、トレーニングセットでトレーニング
rf_model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
rf_model.fit(X_train, y_train)

# テストデータを使用して予測を行う
y_pred = rf_model.predict(X_test)

# モデルの性能を評価
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)

このコードでは、アヤメのデータセット（iris dataset）を使用しています。ランダムフォレストモデルを作成し、トレーニングセットでトレーニングした後、テストセットで性能を評価しています。n_estimatorsパラメータは、ランダムフォレスト内の決定木の数を指定します。