先のおすすめのアルゴリズムは、実際にやってみないと精度は分からない？
はい、その通りです。アルゴリズムを選択する際には、様々な要因が考慮されますが、最終的な精度はデータや問題の特性に大きく依存します。そのため、異なるアルゴリズムを実際に試してみて、それぞれの精度を比較することが重要です。
また、アルゴリズムの選択には以下のような要因が関与します：
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データの特性: データの種類や特徴、データのサイズなどがアルゴリズムの選択に影響を与えます。例えば、データが線形分離可能かどうか、特徴量の数、サンプルの数などが重要です。
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問題の性質: 分類の対象となるクラスの数や、クラスの不均衡度、特徴量の相関関係など、解決しようとしている具体的な問題に関連する要因も考慮する必要があります。
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アルゴリズムの特性: 各アルゴリズムの利点や制限、パラメータの調整方法なども考慮する必要があります。例えば、決定木は解釈性が高いが過学習しやすいなどの特徴があります。
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実装の容易さ: アルゴリズムの実装やモデルのトレーニング、パラメータのチューニングなどが、利用可能なリソースや時間に合わせて選択されることもあります。
したがって、複数のアルゴリズムを実際に試して比較し、最適なものを選択することが重要です。また、モデルの評価には交差検証やホールドアウト法などの適切な手法を使用して、信頼性の高い結果を得ることが重要です。