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。『データ解析の手順』における「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。実行するためのプログラムについてはこちらをご覧ください。よりクラス分類モデルを構築できます。QDAのプログラムを簡単に入手できます!それぞれのリンク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。SVM)のCやγのようなクロスバリデーションで決めなければならないパラメータはありません。そのため、とてもシンプルに実行できます。LDA)のようには線形でない一方で、LDAと比べて、クラスごとのデータの分布が異なる場合でも柔軟にクラス分類を行うことができます。QDAによるクラス分類は下の手順で行われます。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。上の2.で得られたQDA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QDA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、QDA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。