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サポートベクターマシンのコストパラメータCとは?

学習セットでばっちり分類できても、新しいデータではうまく分類できないのは、機械学習の本来の目的から適切ではない。

目的は、新たなデータでも学習セットと同じように適切に分類できる分類器を作ること。

目的を達成するために調整できるパラメータがある。

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サポートベクターマシンとは?統計ソフトRでどうやる?

いまやコンピューターで自動的に分類する方法がたくさん開発されている。

自動分類の方法によって、

・この電子メールはスパムメールかどうか

・この画像は男性か女性か

・この画像は食べ物かどうか

などという分類に応用されている。

サポートベクターマシンというのもそういう分類のための方法の一つ。

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ランダムフォレストのチューニングとは?

ランダムフォレストはチューニングして最適化する。

チューニングは決定木を最適化する方法。

ランダムフォレストの場合は、決定木の数と特徴量(説明変数)の数を最適化する。

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統計ソフトRでランダムフォレストを行うには?

アンサンブル学習でポピュラーなのがランダムフォレスト。

統計ソフトRでランダムフォレストをやってみた。

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統計ソフトRでアンサンブル学習!バギングはどうやる?

アンサンブル学習を統計ソフトRでやってみよう!

まずはバギング。

バギングはBootstrap Aggregatingの略。

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