2019.10.27この記事は約3分で読めます。TweetPocketナバこんにちは!IT企業でデータ分析をしています、ナバです。この記事では、決定木モデルの分類ルールセットを編集する方法をご紹介します。決定木でテストデータの予測を行う前に、訓練データから派生した分類ルールセットを編集したい場合に役立ちます。目次RのC50でルールセットを編集するデータ分析について学びたい方にオススメの講座RのC50でルールセットを編集するRには決定木のパッケージが多数あります。パッケージ「C50」であれば、下記の手順によって、ユーザーが編集したルールセットを予測に適用できます。以下、サンプルコードです。#新しいルールセットによる予測ルールセットの見方は以下の通りです。統計解析ソフトのRで決定木分析を実践する方法について解説します。解釈方法を詳しく説明します。【DataMix】データサイエンティスト育成コースこの講座は、未経験の方であってもデータサイエンティストのエントリー職として仕事に就けるレベルにまで引き上げることを目的とした講座です。データサイエンティストに必要な知識やスキル、考え方を実践的に学ぶことができる約6か月間のプログラムです。"という本を発見!この本は、因果推論を実例に沿って丁寧に解説されているため、大変読みやすかったです。エンジニア認定データ分析試験(β版)を1000点満点で合格した私が、同試験の攻略法をご紹介します。エンジニア認定データ分析試験の概要、オススメの勉強法、出題された問題を紹介します。探索的データ解析)とは、データの特徴を捉えるための手法の総称です。単純なデータに対して、Rを使用したEDAの実例を紹介します。統計モデリング過程において、EDAはモデリングの補助的に用いるものです。EDAランダムフォレストによるEDAをRで実践ランダムフォレストによるEDA(探索的データ解析)の実例を紹介します。ランダムフォレストモデルが高い予測力を持っていて、特徴量と予測値の関係を可視化できれば、モデル構築の特徴量選択に利用できます。RRで繰り返し処理するなら、forではなくsapplyR言語で繰り返し処理を実装する場合は、for()ではなくsapply()を使いましょう!なぜなら、for()では複数行のコーディングが必要なケースでも、sapply()ならたった1行で代替できることがあるからです。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。*サイト次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。ホームデータ分析Rプロフィールこの記事を書いた人ナバIT企業にてデータ分析をやってます。統計学ブログ運営ホーム検索トップサイドバープロフィールこの記事を書いた人ナバIT企業にてデータ分析をやってます。エンジニア認定データ分析試験2019.09.222019.11.23タイトルとURLをコピーしました。