TechMemoこの広告は、90日以上更新していないブログに表示しています。ROLS、特徴選択、リッジ回帰、ラッソの4つの方法でTrainデータからモデルをFittingし、Testデータを用いて、平均2乗誤差(MSE)を推定して比べるといったことをします。データの準備データはStanford大学の統計学部からprostateのデータをダウンロード、正規化、訓練データ、テストデータに分けて使います。nrow(data.train)OLS単純な最小二乗法でMSEを求めてみます。次に特徴量を減らしてみます。Index)をもとに特徴選択を行った上で、MSEを求めます。whichで確認すると、gleasonを削ったモデルが良さそうだと判断されてます。次にリッジ回帰でやってみます。リッジ回帰とラッソについて、なんだっけという場合は下記がご参考。tjo.hatenablog.comqiita.comで、さくっとやってみます。下記のような図と共に、ベストなλは4.9だと選ばれました。次に予測値を返させて、MSEを求めます。14.8323ラッソあまり使っている見ませんが、larsライブラリー(https://cran.r-project.org/web/packages/lars/index.html)を使います。0.5252525fractionは0.525あたりと図と出力から判断出来ます。13.61874今回のデータに関しては、ラッソで行った分析が一番MSEを最小に出来ました。(1)月別アーカイブはてなブログをはじめよう!tkzsさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。