平均値の差のメタ解析のやり方を解説。 メタ解析のやり方解説のためのサンプルデータ メタ解析のやり方を解説するためのデータは以下の通り。 mが平均、sが標準偏差、nがサンプルサイズ。 n1 <- c(155,31,75,18,8,57,34,110,60) m1 <- c(55.0,27.0,6...

Rでテキストマイニングするやり方。 MeCab と RMeCab を使う方法。 例として、ワードクラウドを描く方法を紹介。 テキストマイニングとは？ テキストデータを名詞、動詞、形容詞など、濃い意味合いを持つ言葉と、助詞、助動詞、感嘆詞、疑問詞など意味合い...

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...

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...

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...

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...

機械学習の分類手法の一つ、サポートベクターマシンとは何か？ サポートベクターマシンの前に最大マージン分類器について サポートベクターマシンを説明する前に最大マージン分類器から話を始めねばならない。 最大マージン分類器、サポートベクター分類器...

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...

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...