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主成分分析
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 Rで主成分分析 ... -
機械学習
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 ... -
機械学習
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... -
機械学習
サポートベクターマシンとは?ごく簡単に解説
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? ↑1万人以上の医療従事者が購読中 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 参考ウェブサイト サポートベクターマシンの前にサポートベクター分類器について サポートベク... -
機械学習
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... -
機械学習
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... -
機械学習
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... -
機械学習
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。 ↑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総称 アンサンブル学習とは何か? バギングとはどのような手法か... -
機械学習
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 ... -
機械学習
決定木の過学習を防ぐ剪定(枝刈り)とは?
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。 ↑1万人以上の医療従事者が購読中 決定木の弱点 過学習 決定木の過学習を防ぐ剪定 まとめ 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...