Random Forestで計算できる特徴量の重要度

1.背景とかRandom Forest[1]とは、ランダムさがもつ利点を活用し、大量に作った決定木を効率よく学習させるという機械学習手法の一種である。SVMなどの既存の手法に比べて、特徴量の重要度が学習とともに計算できること、学習が早いこと、過学習が起きにくいことなどの利点が挙げられる。Kinectの姿勢推定に使われている…