ランダムフォレストのハイパーパラメータについて
もちろんです。それぞれのハイパーパラメータについて簡単に説明します。
- num_leaves: 決定木のノードに含まれる葉（leaf）の数を指定します。葉の数が多いほどモデルの表現力が高くなりますが、過学習のリスクも高まります。
- max_depth: 決定木の最大の深さを指定します。ノードの深さが深いほど、より複雑な特徴を学習できますが、過学習のリスクも高まります。
- learning_rate: モデルが学習する際のステップサイズを指定します。小さな学習率は、学習を安定させますが、収束までの時間が長くなります。大きな学習率は、学習を早めますが、収束が不安定になる可能性があります。
- subsample: 各木を構築する際に、トレーニングデータのサブサンプルの割合を指定します。このパラメータは、過学習を抑制するために使用されます。通常、0.5から1の間の値が選択されます。
- colsample_bytree: 各決定木の構築に使用される特徴量の割合を指定します。このパラメータも過学習を抑制するために使用されます。通常、0.5から1の間の値が選択されます。
- min_child_samples: 各葉ノードに必要な最小サンプル数を指定します。このパラメータは、過学習を抑制するために使用されます。