mlrパッケージによる機械学習実践入門 第59回R勉強会＠東京（#TokyoR）
Transcript mlrパッケージによる 機械学習実践⼊⾨ TokyoR #59 2017/3/18 Twitter ID：Keiku ⾃⼰紹介 • さまざまな領域でデータサイエンスによるコンサルティ ングをしています • 趣味でKaggleをやっています。Kaggle Masterです。 • KDDCup2015 6th Prize • Kaggle - Airbnb New User Bookings Challenge 2nd Prize データサイエンティスト養成読本 ొཽฤ発売 • データサイエンスビギナー向け (最低限の基礎知識を完全網羅し た240ページ！) • @gepuro、@piroyoung、 @forestython、@ksmznなど、 多数の次世代のRおじさんを担う 若⼿が参画 • 3/25発売（⼤型書店で⼀部先⾏ 販売！） • 私は「11章 機械学習超⼊⾨
Rによる機械学習：caretパッケージの使い方 | Logics of Blue
ニューロンの個数を2パタン。 データへの依存度を3パタン用意すると、2×3＝6パタンも試さなければなりません。 大変に面倒ですが、このハイパーパラメタを雑に設定すると予測精度が落ちてしまうこともよくあります。 めんどくさいですが、なるべくやったほうがいいです。 4．モデルを使って予測する これは簡単。単に予測をするだけです。 パッケージを使っていれば、たいていは予測用の関数が用意されています。 5．予測の評価をする 最後は評価です。 評価をすることによって、 ・どの手法の ・どのパッケージの ・どのパラメタを 採用すべきかを判断します。 で、一番予測精度がいいやつを使って予測することになります。 たくさんの手法、たくさんのパッケージ、たくさんのパラメタの組み合わせをしらみつぶしに評価する。 普通にこれをやろうと思うと、気が遠くなってしまいますね。 そこで登場するのがパッケージ「caret」
Tokyo r11caret
9. 1.2 Proposed Procedure Many beginners use the following procedure now: • Transform data to the format of an SVM package • Randomly try a few kernels and parameters • Test We propose that beginners try the following procedure first: • Transform data to the format of an SVM package • Conduct simple scaling on the data 2 • Consider the RBF kernel K(x, y) = e−γx−y • Use cross-validation to find the b
機械学習を用いた予測モデル構築・評価
質的変数（順序尺度）に有用なポリコリック相関係数を紹介しています。 また、ポリコリック相関係数を使った因子分析の方法も説明しています。
機械学習（caret package） - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家
今回はcaretパッケージの調査です。 機械学習、予測全般のモデル作成とかモデルの評価が入っているパッケージのようです。 多くの関数があるので、調査したものから並べていきます。 varImp 予測モデルを作ったときの、変数の重要度を計算する。 次のプログラムでは、花びらの長さなどの4変数を用いて、あやめの種類をk-近傍法で予測した場合に、どの変数が重要なのかを種類別に計算したもの。 #------irisデータで変数の重要度を計算 data(iris) TrainData <- iris[,1:4] TrainClasses <- iris[,5] knnFit <- train(TrainData, TrainClasses, "knn") knnImp <- varImp(knnFit) dotPlot(knnImp) 最後のdotplotで図を描いてくれるのですが、見づらいので自作プ
A Brief Introduction to caretEnsemble
A Brief Introduction to caretEnsemble Zach Mayer 2023-09-20 caretEnsemble is a package for making ensembles of caret models. You should already be somewhat familiar with the caret package before trying out caretEnsemble. caretEnsemble has 3 primary functions: caretList, caretEnsemble and caretStack. caretList is used to build lists of caret models on the same training data, with the same re-sampli
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