回答編集履歴
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追記
answer
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@@ -1,8 +1,10 @@
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一概にそうも言えない気がします。高次元・スパースの程度によるかもしれません。
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（たとえば1000次元で1割埋まってるくらいならランダムフォレスト最強かもしれません。タスクによってはそういうことがあります）
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それはそれとして、10^4を超えるような高次元スパースデータでランダムフォレストを使うのは、あまり良くないかもしれません。
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それはそれとして、10^4を超えるような高次元スパースデータでランダムフォレスト（と、それ以外の決定木系モデル）を使うのは、あまり良くないかもしれません。
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> 具体的に言えば、例えば100000行のデータがあって、ある特徴量のうち、100行のみが値を持ちそれ以外は０とします。このような場合でも、仮にこの100行の目的変数が十分にその他と異なれば、問題なく分岐されますよね。
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これには何通りかの答え方が考えられます。
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