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scikit-learnは、Pythonで使用できるオープンソースプロジェクトの機械学習用ライブラリです。多くの機械学習アルゴリズムが実装されていますが、どのアルゴリズムも同じような書き方で利用できます。

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機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

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RandomForestClassifierのbootstrapについて

rython

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scikit-learnは、Pythonで使用できるオープンソースプロジェクトの機械学習用ライブラリです。多くの機械学習アルゴリズムが実装されていますが、どのアルゴリズムも同じような書き方で利用できます。

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機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

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投稿2020/10/07 05:02

掲題の件、export_graphvizで可視化した添付画像について、ノード内のsamplesとvaluesの合計が一致しないのはなぜでしょうか?

外国のサイトで調べると、

I guess number of samples and values do not match because of bootstrapping approach in which samples are drawn with replacement. Number of "values" give the number of samples from each class after bootstrapping, and "samples" give the distinct sample number.

There are actually 50 samples from each class. Value should be 50 50 50 when bootstrap is false, but it is 47, 41, 62 now. In the documentation of scikit it says "The sub-sample size is always the same as the original input sample size but the samples are drawn with replacement if bootstrap=True (default).", so tree always work on 150 samples, but they are not distinct. Two-third is not mentioned in the document.

という答えが出てくるのですが、これは本当に正しいでしょうか?

宜しくお願い致します。

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