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...

ランダムフォレストとバギングは、決定木をより汎用化するために考えられた手法。 違いは何か？ 概念的な簡単な説明。 ランダムフォレストとバギングの総称 アンサンブル学習とは何か？ ランダムフォレストとバギングはともにアンサンブル学習と呼ばれてい...

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...

決定木には剪定（せんてい）という過程がある。 剪定とは何か？ 簡単に紹介。 決定木の弱点　過学習 あるデータセットから、決定木を作ったとする。 決定木は、大きく茂らせれば茂らせるほど、きれいに分岐して、分類してくれる。 しかしながら、機械学習...

決定木の分岐（ノード）を作るときどのような計算をしているのか？ Gini不純度を計算しているのだが、Gini不純度とは何か？ 機械学習の決定木における Gini 不純度とは？ Gini不純度とは、ある特徴でデータを2分割するときに、特徴の要素Aである確率とAで...

機械学習をする方法はさまざまある。 代表的な方法は決定木分析である。 そもそも決定木とは何か？ 基本的なことをごく簡単に解説。 決定木とは何か？ 決定木とは意思決定に使う、いくつもの枝分かれをする図のこと。 膨大なデータを使って、決定木のモデ...