背景・目的

本記事では，既存データセットのWild Blueberry Yield Predictionというデータセットを用いてブルーベリーの収量推定モデルを構築します．また，実装はPython，R，MATLABの3言語を用いて各言語での実装例を示したいと思います．

実装例

Pythonでの実装例でデータ分析の概要を示します．ブルーベリーの収量推定は，前処理で多重共線性を排除し，ランダムフォレストを用いて実施しました．RやMATLABでのデータ分析については，Pythonに書いてあるデータ分析の概要を参照してください．

まとめ

今回は，Python，R，MATLABの3言語でランダムフォレストを用いたブルーベリーの収量推定の例を示しました．各コードで同じ処理が実行できますが，個人的にはずっと使っているPythonが好みです．一方で，多様なモデルについて一気に全てを試すことが可能なMATLABも好きです．また，Rも詳細な統計解析をする場合には，一番やりやすいと思います．結論としては，各言語は状況に合わせて使い分けるのが良いということです．