募集中いろいろな大学などでの研究をわかりやすく紹介したり、研究生活のこと・データ解析のことなど書いたり。SVM)とを組み合わせた半教師あり学習法[多クラス分類OK]こんにちは!大学教員ブロガーのねこしです。SVM)とを組み合わせた半教師あり学習法によるクラス分類に引き続き、今回も半教師あり学習のお話です。LS+SVMのプログラムを簡単に入手できます!それぞれのURLからお求めください!noteでもSPIKEでも言語が同じであれば同じものです。他クラス分類にも対応しています。SVM)で半教師あり学習[多クラス分類も対応]LP+SVMについてはこちらをご覧ください。(データ分析相談所)LSもSPと同様に半教師あり学習法の一つです。Yの値が得られているデータセットだけでなく、Yの値のないデータセットも一緒に使ってクラス分類モデルを構築します。LPではYの値のあるデータセットについてはサンプルのYの値は変わりませんが、LSではYの値のあるサンプルもYの値が変わる可能性があります。その変わりやすさをαというパラメータでコントロールします。LSの方がLSより柔軟にクラス分類できます。類似度にガウシアンを使った場合、LPではγだけ最適化すれば良いですが、LSではγに加えてαも最適化する必要があり注意が必要です。LSでYの値のないサンプルにYの値を割り振ってから、すべてサンプルを使ってSVMモデルを構築します。LSでもガウシアンが用いられているため、ガウシアンカーネルを使うSVMと相性がよいです。LSでYの値のないサンプルも有効に活用して、SVMにより高性能なモデルを構築することで、良好なクラス分類結果が得られると期待できます。LS+SVMは以下の手順で行います。)のデータとクラスの情報がない説明変数のデータとをつなげる説明変数をオートスケーリングするオートスケーリングとは各変数から平均値を引いて平均を0にし、各変数を標準偏差で割って標準偏差を1にする操作です。α・γのそれぞれの値でLSのクロスバリデーションを行い、正解率が最も高くなるα・γを選ぶLSによりクラスの情報がないサンプルにクラスを割り振るC・γのそれぞれの組み合わせでSVMのクロスバリデーションを行い、正解率が最も高くなるC・γを選ぶ最適化されたC・γの組み合わせによりSVMモデルを構築する最適化されたC・γの組み合わせにおける、目的変数の計算値と実測値との間で混同行列を計算し、最適化されたC・γの組み合わせにおける、目的変数のクロスバリデーション予測値と実測値との間で混同行列を計算するここまでお読みいただきありがとうございます。上にあるLS+SVMのプログラムもご活用ください。https://note.mu/univproftwitter:https://twitter.com/univprofblog1ぜひフォローをお願い致します。募集中!こちらへお願いします!ご案内。まとめオススメ記事セレクション。人工知能との未来における人の役割~現役のデータサイエンティストのメッセージ~集中する時間を確保するために大学教授が行っている8つのことtwitterでも発信中。データマイニングブログを勉強しながら役立つ情報を発信しています!フォローしていただけると嬉しいです。