ランダムフォレスト: ランダムフォレストは多数の決定木を構築してその結果を集約するアンサンブル学習手法です。深さ優先探索は、これら個々の決定木を構築する際に使用されることがあります。 特徴選択の最適化: 決定木の分岐点での特徴選択を最適 ...