### Random Forest
# part4 Random Forest 実装編

## 目標
- Random Forestを実装する
- 決定木モデルでも利用した、Irisデータセットを使って分類を行う

## コード
https://gist.github.com/monisoi/ae5df88fbf8d1128e40059bbc7a5b6b8

参考記事: [Python でランダムフォレストを実装する男](http://qiita.com/deaikei/items/52d84ccfedbfc3b222cb)

### ファイル
- `random_forest.py`
- ランダムフォレストのクラスを実装

- `main.py`
- ランダムフォレストを使ってirisの分類を実行

### メソッド
- `_bootstrap_sample(self, X, y)`
- 使う説明変数とデータをランダムで選択する

- `create_forest(self, X, y)`
- 決定木を使ってランダムフォレストを生成する

- `predict(self, X)`
- ランダムフォレストを使って分類する

- `_predict_proba(self, X)`
- ランダムフォレストを使って目的変数の確率を出す

## 実演
コンソール上で `python main.py` を実行する

numpy 1.11.3にダウングレードすることで回避できる。

`conda install numpy=1.11.3`