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R で主成分回帰と部分的最小二乗回帰を実行する方法
主成分回帰と部分的最小二乗回帰を R で実行する方法の解説 部分的最小二乗回帰とは 部分的最小二乗回帰の前に、主成分回帰を説明する。 主成分回帰（Principal Component Regression, PCR）は、主成分分析と回帰分析の融合。 主成分分析で情報の集約をし... -
R で主成分分析を行う方法
主成分分析は、たくさんの変数を、合成変数に集約する分析。 主役級の主成分から第一主成分、第二主成分、・・・と呼ばれる。 たくさんの変数を、いくつかの主成分でまとめると、情報がまとまって考えやすくなる。 Rで主成分分析を行う方法 princomp()を使... -
R でリッジ回帰・ラッソ回帰・エラスティックネットを実行する方法
エラスティックネットを簡単に解説 R で実行する方法も解説 リッジ・ラッソ・エラスティックネットとは？ 線形回帰モデルは、係数 β（パラメータ）を推定するときに最小二乗法を用いる。 通常の最小二乗法は、従属変数の実測値とモデルから計算された値と... -
R で SVM の C パラメータについて具体例を示す
SVM（サポートベクターマシン）のコストパラメータ C について。 SVM の C とは？ SVM（サポートベクターマシン）のコストパラメータ C とは何か？ コストパラメータ C は誤分類を許容する指標。 C が小さいと誤分類を許容する。 大きいと誤分類を許容しな... -
R でランダムフォレストを最適化する方法
ランダムフォレストはチューニングして最適化する。 チューニングは決定木を最適化する方法。 ランダムフォレストの場合は、決定木の数と特徴量（説明変数）の数を最適化する。 ランダムフォレストのパッケージのインストールと準備 最初に一回だけパッケ... -
R でランダムフォレストを行う方法 重要度の可視化の方法
R でランダムフォレストを実行する方法。 ランダムフォレストとバギングの違い ランダムフォレストとバギングの違いは、こちらの記事を参照。 R でランダムフォレストを実行するパッケージの準備 パッケージはrandomForestというそのままの名前のパッケー... -
R でアンサンブル学習のバギングを行う方法
バギングというアンサンブル学習を R でやってみる。 ランダムフォレストとバギングの違い ランダムフォレストとバギングの違いは、以下の記事を参照。 バギングのための R パッケージの準備 adabagパッケージをインストールする。 install.packages("adab... -
R partykit で決定木分析を実行する方法
決定木分析をRで行う方法を紹介。 難しいプログラムが組めなくてもすぐに使える。 決定木分析のRパッケージの準備 決定木分析のパッケージrpartときれいな決定木の描画パッケージpartykitをインストールする。 インストールは初めの一回だけでOK。 install... -
R で分類課題を機械学習モデルで実行する方法
機械学習で、よりよく推測できるモデルを選ぶ。 統計ソフトRのISLRパッケージのWeeklyデータで基礎的な機械学習を行ってみた。 Rで機械学習を行うためデータの準備 ISLRパッケージのWeeklyデータは、S&P500指数の週当たりのリターンのデータ。 9つの変... -
R で重回帰分析を行う具体例 ― ISLR パッケージ Auto データセットを使った重回帰分析
R の ISLR パッケージの Auto データセットを使った分析例。 データの準備 最初の一回だけ、ISLRパッケージをインストール。 install.packages("ISLR") ISLRパッケージを呼び出して、解析開始。 library(ISLR) ISLRパッケージのAutoデータセットを用いて解...
