scikit-learn機械学習⑭ランダム・フォレスト実践編

前回は、ランダム・フォレスト（Random Forest）の理論的な側面を解説しました。今回は、scikit-learnを使って実験を行います。

データセットとしては、scikit-learn.datasetsからワイン（wine)を使用します。今回初めて使うデータセットなので、簡単な分析をしてグラフなどを見ていきます。

あとは、いつものようにデータセットを訓練用とテスト用に分割します。訓練用のデータセットにランダム・フォレストをフィットさせます。そして、学習を終えたモデルをテストセットで評価します。

また、ランダム・フォレストの内部に生成された決定木をグラフ化して実際に決定木が生成されているのを確認します。