Random Forests^® 分類のデータに関する考慮事項

有効な結果が確実に得られるようにするため、データの収集、分析の実行、および結果の解釈時には、次のガイドラインを考慮してください。

応答変数はカテゴリである必要があります

カテゴリ変数には、有限可算数のカテゴリまたは知覚グループが含まれます。カテゴリデータには、論理的な順序がある場合と、ない場合があります。たとえば、カテゴリ変数には性別、材料の種類、支払方法などが含まれます。

• 応答変数に合格と不合格などの2つのカテゴリがある場合、応答は2値です。
• 応答変数に3つ以上のカテゴリが含まれている場合、応答は多項です。

応答変数のデータは、テキストまたは数値のいずれかでなければなりません。日付/時刻の値は使用できません。

応答変数が連続変数の場合は、Random Forests^® 回帰を使用します。

予測変数は、連続またはカテゴリである場合があります。

連続予測変数またはカテゴリー予測変数の組み合わせを使用できます。ただし、各予測変数の列の長さは応答列と同じ長さである必要があります。欠損値は許容されます。

• すべての連続予測変数は数値である必要があります。
• カテゴリ予測変数は、テキストまたは数値である可能性があります。