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Pythonでのランダムフォレストのpredictの出力についての質問

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gymgym

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forest = RandomForestRegressor()
forest.fit(train_features, train_labels)

y_test_pred = forest.predict(train_features)


y_test_predについての疑問です。

# 出力結果(y_test_pred)
[ 0.1  0.   0.   0.   0.   0.   0.9  0.   0.2  0.   0.3  0.   0.   0.1  0.
  0.   0.   0.4  1.1  0.   0.   0.   0.   0.   0.   0.   0.   1.   1.   0.9
  0.8  1.   0.8  1.   1.   1.   1.   1.1  1.1  1.   1.   1.   1.   1.4  1.
  1.   1.   1.   1.   1.   1.   1.   1.1  1.1  2.   2.   1.6  1.7  1.5  2.
  2.   1.9  2.1  2.2  2.   2.   2.2  2.   2.   2.   2.   2.1  2.   2.   2.
  2.   2.2  2.1  2.2  2.2  2.   3.   2.7  2.8  2.9  3.   2.9  2.9  3.   3.
  3.   3.   3.   3.   2.5  3.   3.   3.   3.   3.   3.   3.   3.   3.   3.
  3.   3.   3. ]


教師ラベルは、0,1,2,3ので学習してます。
しかし、出力結果が少数で1.9などで表現される理由がいまいち理解できません。
想定では整数のみで出力されると思っていました。

ランダムフォレストは複数の決定木で識別しているから各決定木の結果の平均などをとっているから少数になってしまうのでしょうか。

初歩的な質問ですが、よろしくお願い致します。

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回答 1

checkベストアンサー

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RandomForestRegressorだからです。
RandomForestClassifierにすれば分類になります。

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