Caretで機械学習 (Elastic netとその友達)Caretで機械学習 (Elastic netとその友達) はじめに glmnetパッケージを利用すると, elastic netによる回帰が簡単にできます. また, elastic netでハイパーパラメータの値を調整すれば, LassoもRidge回帰も試せます. クロスバリデーションによるハイパーパラメータ設定は, caret::trainを使うと楽です. 簡単な例で, caretでelastic netをやってみます. パッケージ読み込み library(dplyr) library(data.table) library(caret) library(mlbench) 使うデータ mlbenchパッケージに入っているSonarデータを使います. ソナーを, 金属か岩に当てた結果を表しているらしいです. データの内容は, 反響に含まれる60種類の周波数について, それぞれの強度を表
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