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R でリッジ回帰・LASSO 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 エラスティックネット、リッジ、ラッソとは? エラスティックネット、リッジ、ラッソの名前の由来 エラスティックネットを R で実行するために必要なパッケージの準備 エラスティックネットを R ... -
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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 の C 例示のためのサンプルデータ準備 SVM の C コストパラメータを変えて結果を確認してみる まとめ 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... -
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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。 ↑1万人以上の医療従事者が購読中 ランダムフォレストのパッケージのイン... -
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R でランダムフォレストを行う方法 重要度の可視化も
R でランダムフォレストを実行する方法。 ↑1万人以上の医療従事者が購読中 ランダムフォレストとバギングの違い R でランダムフォレストを実行するパッケージの準備 R のランダムフォレストで決定木を作る例 R でランダムフォレストを実行した結果 重... -
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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。 ↑1万人以上の医療従事者が購読中 ランダムフォレストとバギングの違い バギングのための R パッケージの準備 バギングためのデータの準備 バギングの解析例 まとめ ランダムフォレストとバギング... -
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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。 ↑1万人以上の医療従事者が購読中 決定木分析のRパッケージの準備 決定木分析をRで行う実例 決定木分析をRで行う場合のComplex parameter 決定木分析をRで Complex ... -
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R で分類課題を機械学習モデルで実行する方法 ロジスティック回帰分析・線形判別分析・二次判別分析・k近傍法
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。 ↑1万人以上の医療従事者が購読中 Rで機械学習を行うためデータの準備 Rで機械学習をロジスティック回帰モデルで行う方法 ... -
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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。 ↑1万人以上の医療従事者が購読中 データの準備 Miles per gallonを予測する因子の相関係数 Miles per gallonを国別に比較 Miles per gallonを予測する重回帰モデルの作成 交互作用項を入れ... -
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R で NNH Number Needed to Harm を計算する方法
有害必要数(Number Needed to Harm, NNH)は、1人の有害事象が起こる人が出現するのに、何かの影響を受けた人が何人必要かという数。 ↑1万人以上の医療従事者が購読中 NNHを計算するにはどうやるか? 治療必要数 NNT との関係 まとめ 参考書籍 NNH... -
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R で罹患率比を求める方法
罹患率比の計算は、どうやるのか? R での計算の方法。 ↑1万人以上の医療従事者が購読中 罹患とは?罹患率とは? 罹患(りかん)とは? 罹患率とは? 罹患率比とは? 罹患率比は何のために計算するのか? Rで罹患率比はどうやって計算するのか? まと...