Regression Analysis を直感的に理解する②
上記パート１の続き、
Decision Tree Regression - 近似したデータをわける(at your discretion)、結果データがクラスター化する。各クラスターの平均値を計算する。不良グループにいるやつはみんな不良的な考え。知らん人が不良グループにいたらあいつも不良やろ？みたいな読み取り方。
Ex. 私の給料はいくら？ → 君のついているポジションの平均給料はこのぐらいだから、君もこのぐらいね。
Random Forest Regression - 各クラスターだけで判断すると間違った結果がでるかもしれないじゃん？もうちょっと組み合わせを変えて考えてみようよ。不良グループに所属しているからといって彼は不良とは限らない。なぜなら彼はピアノ教室に通っているし、毎日協会にも通っているのだ。
Ex. 私の給料はいくら？ → 君のついているポジションの平均給料はこのぐらいだから、君もこのぐらいかもしれん。 + 君のスキルを考えるとこのぐらいかな + 君の経歴を考えるとこれぐらいでいいかもしれない。
→ じゃあ、この平均値でいいかしら？
直感的にわかるのはこーんな説明
参考資料:
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