<commit_before>---
layout: post
title: "cl-random-forestでランダムフォレストの決定境界を描いてみる"
description: ""
category: 
tags: [lisp,machine-learning]
---
{% include JB/setup %}

[cl-random-forest](https://github.com/masatoi/cl-random-forest){:target="_blank"}では通常のランダムフォレストに加えて、ランダムフォレストの構造を使って特徴抽出し、それを線形分類器で再学習するという手法を実装している。(Global refinement)
通常のランダムフォレストに対して、この手法がどういう分類をしているかを見るために、二次元のデータでの実際の分類結果を可視化してみる。

- [パッケージユーザーのための機械学習(5)：ランダムフォレスト](http://tjo.hatenablog.com/entry/2013/12/24/190000){:target="_blank"}

このエントリではXORのデータで、[綺麗に分かれている場合](https://github.com/ozt-ca/tjo.hatenablog.samples/blob/master/r_samples/public_lib/jp/xor_simple.txt){:target="_blank"}と[かなりオーバーラップしている場合](https://github.com/ozt-ca/tjo.hatenablog.samples/blob/master/r_samples/public_lib/jp/xor_complex.txt){:target="_blank"} とでランダムフォレストの決定境界を描いている。データはそれぞれのリンク先にある。

## ランダムフォレストを構築

まずはXORのデータからランダムフォレストを構築する。[完全なコードはここにある。](https://github.com/masatoi/cl-random-forest/blob/master/example/xor.lisp){:target="_blank"}

```cl
(defparameter *target*
  (make-array 100 :element-type 'fixnum
                 :initial-contents
                 '(1 1 0 1 1 0 1 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 1 0 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 0
                   0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 1 1 1 1 0 1 0 0 1 0 1
                   0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 1 0)))

(defparameter *datamatrix*
  (make-array '(100 2) 
              :element-type 'double-float
              :initial-contents<commit_msg>Add new content<commit_after>---
layout: post
title: "cl-random-forestでランダムフォレストの決定境界を描いてみる"
description: ""
category: 
tags: [lisp,machine-learning]
---
{% include JB/setup %}

[cl-random-forest](https://github.com/masatoi/cl-random-forest){:target="_blank"}では通常のランダムフォレストに加えて、ランダムフォレストの構造を使って特徴抽出し、それを線形分類器で再学習するという手法を実装している(Global refinement of random forest)。
通常のランダムフォレストに対して、この手法がどういう分類をしているかを見るために、二次元のデータでの実際の分類結果を可視化してみる。

- [参考: パッケージユーザーのための機械学習(5)：ランダムフォレスト](http://tjo.hatenablog.com/entry/2013/12/24/190000){:target="_blank"}

このエントリではXORのデータで、[綺麗に分かれている場合](https://github.com/ozt-ca/tjo.hatenablog.samples/blob/master/r_samples/public_lib/jp/xor_simple.txt){:target="_blank"}と[かなりオーバーラップしている場合](https://github.com/ozt-ca/tjo.hatenablog.samples/blob/master/r_samples/public_lib/jp/xor_complex.txt){:target="_blank"} とでランダムフォレストの決定境界を描いている。データはそれぞれのリンク先にある。

## ランダムフォレストを構築

まずはXORのデータからランダムフォレストを構築する。[完全なコードはここにある。](https://github.com/masatoi/cl-random-forest/blob/master/example/xor.lisp){:target="_blank"}

```cl
(defparameter *target*
  (make-array 100 :element-type 'fixnum
                 :initial-contents
                 '(1 1 0 1 1 0 1 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 1 0 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 0
                   0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 1 1 1 1 0 1 0 0 1 0 1
                   0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 1 0)))

(defparameter *datamatrix*
  (make-array '(100 2) 
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