「第５回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京－WEB解析・最適化祭り－」の講師資料です(10/06/20) hamadakoichi 濱田晃一 Read less
ベイジアンネットとレコメンデーション －第５回データマイニング+WEB勉強会＠東京
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bnlearnの続き - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家
Rでベイジアンネットの第二弾。 bnlearnでは基本的に条件付回帰を行っているので、その回帰係数もbn.fit関数で出力できます。 その回帰係数を、グラフに無理やり出力させるとこうなります。 親ノードは説明変数がないので、単純に平均値になってます。 これくらいの出力はパッケージに組み込まれてたら親切だったのになぁ（あとnnetみたいに矢印の太さが係数に比例するとか）。 igraphパッケージもパスを描くのに向いてそうなので、そのうちこっちも調べてみます。 コードはこちら（前半は以前のせた記事と同じコード。後半から係数を描いてます。）↓ library(bnlearn) norm <- rnorm(4000) Data <- matrix(norm, nrow=1000, ncol=4, byrow=T) colnames(Data) <- c("Height", "BMI", "SBP"
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