GGallyパッケージに含まれているggpairsが簡単にペアプロット(散布図なんかが行列風になっているもの)を作成してくれる期待感の高いパッケージなのですが、グラフをきっちり仕上げようとするとちょっとくせがあります。 ####まずはパッケージを読み込みます。 library(ggplot2) library(GGally) ####全データを投入してプロット ##引数にデータフレームを指定するだけ p<-ggpairs(data2)
![GGallyパッケージのggpair関数を使いこなすための覚え書き | 厚沢部文化財日誌](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/43a7c077e45836dfca1c715d5cf91a8de4e77409/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fpds.exblog.jp%2Fpds%2F1%2F201712%2F22%2F95%2Ff0155495_12353314.png)
北陸新幹線と九州新幹線の追加事業費で、2019~22年度に必要な計約3451億円の財源案がまとまった。約2762億円を財政投融資を活用した資金や国の負担増などで賄う。ただ、残る688億円の財源のめどは立たないままだ。 国土交通省が18日の与党の会合で財源案を示し、政府・与党が合意した。財源は、国交省が所管する独立行政法人「鉄道建設・運輸施設整備支援機構」が民間からの融資を16年度に金利の低い財投に借り換えて浮かせた資金や、既設の新幹線の設備をJR本州3社に売却した際の収入などをあてる。また、19年度予算で国が37億円、地方が18・5億円それぞれ追加負担する。19年度予算の国負担は計792億円となる。 一方、残る688億円程度の財源は、20年度以降の予算協議に持ち越す。財務省はJR各社の負担増を求めているが、国交省は「JRに負担を増やしてもらうことを検討するのかどうかも考えたい」としている。
埼玉県生まれ。青山学院大学卒業。週刊誌、月刊誌などを中心に、主に政治、官僚、ビジネス、女性をテーマに記事を執筆している。著書に『私が愛した官僚たち』(講談社)『ヒラリーをさがせ!』(文春新書)などがある。YouTube「横田由美子チャンネル」で日々情報を発信している。 平成の証言 空前のバブル経済と崩壊、そして「失われた20年」と呼ばれる長い景気停滞とともにあった平成の30年間。こんな激動の時代を過ごした人々は今、どう平成を振り返るのか。平成が終わる今だからこそ語られる「平成のキーマン」の証言を聞く。 バックナンバー一覧 「平成で思い浮かぶ人物」という世論調査で断トツトップとなった小泉純一郎元首相。郵政民営化や拉致問題などの記憶が鮮明に残っているためだ。DOL特集「平成の証言」では、そんな小泉元首相を、「YKKトリオ」としてそばで見続け、『YKK秘録』(講談社)を出版した自民党元副総裁の山
導入 クラス分類、例えば0:負例と1:正例の二値分類を行う際に、データが不均衡である場合がたびたびあります。例えば、クレジットカードの取引データで、一つの取引に対して不正利用かどうか(不正利用なら1、それ以外は0)といった値が付与されているカラムがあるとします。通常、不正利用というのは稀に起こる事象なので、不正利用かどうかが格納されているカラムに関してはほとんどが0で、1がほとんどない、という状況になりがちです。 上記の状況で不正利用を予測するようなモデル構築をする場合、目的変数として不正利用かどうかを用いることになりますが、0と1の比率が50%から極度に乖離します(1の比率が0.X%とかになる)。こういったデータで予測モデルを構築すると、往々にして負例だけを予測する(予測値がすべて0になる)モデルになりがちです。というのは、不均衡なデータの場合はそれでも「正解率(Accuracy)」が高
今日では、機械学習が研究者だけでなく個人レベルで利用できるような時代になってきました。これは、計算機の性能向上や機械学習フレームワークなど開発環境の充実、大量データが手に入りやすくなってきたことなどが要因として挙げられます。 一方、機械学習を用いたシステム(以後本記事では機械学習システムと呼びます)の構築にはハードルがあります。データ傾向の変化など、これまでのシステムにない考慮すべき点が多く存在するからです。2015年の論文においては機械学習モデル作成は一部分でしかなく、運用においてはその他の要素が大きく影響すると述べられていますが、現在でも状況は大きく変わっていないように感じます。 出展:https://dl.acm.org/citation.cfm?id=3098021 本記事ではGoogleが提供する機械学習システムの開発プラットフォームであるTensorFlow Extended(
概要と特長 KH Coderとは、計量テキスト分析またはテキストマイニングのための自由ソフトウェアです。 アンケートの自由記述・インタビュー記録・新聞記事など、さまざまなテキストの分析にお使いいただけます。 プログラミング不要、マウス操作で本格的な分析 安心の分析プロセス完全公開、研究利用も多数 New! 機能紹介(スクリーンショット) スクリーンショット集 [旧ページ:言葉・文書・可視化・他] KH Coder 3 正式版の新機能 New! 機能追加プラグイン「文錦®」シリーズ New! ダウンロードと使い方 KH Coder 3 正式版ダウンロード (Version 3.02) 使い方を知るためのチュートリアル ヘルプ 質問&エラー報告用の掲示板 ※投稿にはGitHubへの登録が必要(無料)[旧掲示板] よくある質問(FAQ) 開発者が語る公式セミナー & サポート:㈱SCREEN A
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