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。実用的かつ実践的な方法こんにちは!大学教員ブロガーのねこしです。「5.回帰モデルもしくはクラス分類モデルを作る」についてです。よりクラス分類や回帰分析を行うことができます。kNN(クラス分類)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AnyPayでも言語が同じであれば同じものです。kNN)kNNは回帰分析にもクラス分類にも使うことができます。kNNのメリットは、やはりそのシンプルさにあります。目的変数の値もしくはカテゴリを推定したいサンプルがあったとき、モデル構築用データセットの中から、そのサンプルと距離が近いk個のサンプルを取り出します。回帰分析のときは、k個の目的変数の値の平均値が推定値であり、クラス分類のときは、k個のクラス(カテゴリ)の多数決で推定されるクラスを決めます。距離としてはユークリッド距離が使われることが多いです。変数(記述子・特徴量)間の相関を考慮したマハラノビス距離を使うなど、柔軟に距離を設定することも可能です。kNNは非線形の方法です。各変数の重みを計算することはできません。モデルの解釈をするときは、最も距離の近いk個のサンプルを検討することになります。kNNは以下の手順で行います。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。RMSEC)を、クラス分類問題であれば混同行列を計算するr2Cは目的変数の持つ情報の何割を説明できるモデルかを表します。RMSECはモデルのもつ平均的な誤差を表します。回帰問題であれば、目的変数の実測値と計算値とのプロットも確認します。RMSECV)を、クラス分類問題であれば混同行列を計算するr2CVは目的変数のもつ情報の何割を新しいデータに対して推定できる可能性があるかを表します。RMSECVは新しいデータを推定した場合に平均的な誤差はどれくらいになるかを表します。回帰問題であれば、目的変数の実測値と推定値とのプロットを確認します。上の6.で得られたkNNモデルにより目的変数の推定値を計算する新しいデータを推定する際に工夫が必要なのは、最終的に得られたkNNモデルは、説明変数がオートスケーリングされた後のモデルであるためです。そこで、新しく推定したい説明変数のデータがあれば、そのデータからオートスケーリングした時の説明変数の平均値を引き、標準偏差で割ってから、kNNモデルにより目的変数の推定値を計算する必要があります。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。univprofblog1無料メルマガでブログにない情報を配信中。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。