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Caret パッケージを使用して R でモデルの精度を推定する方法
予測モデルを構築するときは、目に見えないデータに対するモデルの機能を評価する方法が必要です。
これは通常、テスト セットなどのモデルのトレーニングに使用されなかったデータを使用して精度を推定するか、相互検証を使用して行われます。 R のキャレット パッケージは、機械学習アルゴリズムの精度を推定するための多数の方法を提供します。
この投稿では、目に見えないデータでモデルのパフォーマンスを推定するための 5 つのアプローチを発見します。また、各メソッドのキャレット パッケージを使用して R のレシピにアクセスできるようになり、コピーして自分のプロジェクトに貼り付けることができます。
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続きを読む →応用予測モデリング用の Caret R パッケージ
統計コンピューティング用の R プラットフォームは、おそらく、応用機械学習用の最も人気があり強力なプラットフォームです。
R のキャレット パッケージは、「R の競争上の優位性」と呼ばれています。これにより、R での機械学習モデルのトレーニング、チューニング、評価のプロセスが一貫性があり、簡単になり、さらに楽しくなります。
この投稿では、R のキャレット パッケージ、その主要な機能、および詳細を学ぶにはどこにアクセスすればよいかを説明します。
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続きを読む →Caret R パッケージによるデータの視覚化
R のキャレット パッケージは、応用機械学習のプロセスを合理化するように設計されています。
データの問題を解決する上で重要なのは、利用可能なデータを理解することです。データ視覚化を使用して属性を要約することで、これを非常に迅速に行うことができます。
R にはデータを要約するためのパッケージや関数がたくさんあり、圧倒されてしまうかもしれません。応用機械学習を目的として、キャレット パッケージには、データの概要を簡単に提供できるいくつかの重要なツールが用意されています。
この投稿では、caret R パッケージで利用できるデータ視覚化ツールについて説明します。
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続きを読む →Caret R パッケージを使用した機械学習モデルのチューニング
機械学習アルゴリズムは、特定の問題に最適に適応できるようにパラメーター化されています。問題は、特定の問題に対してアルゴリズムを構成すること自体がプロジェクトになる可能性があることです。
問題に対して「最適な」アルゴリズムを選択するのと同じように、どのアルゴリズム パラメーターが問題に対して最適であるかを事前に知ることはできません。最善の方法は、管理された実験を行って経験的に調査することです。
Caret R パッケージは、アルゴリズムの最適なパラメーターを非常に簡単に見つけられるように設計されました。これは、特定のモデルのパフォーマンスを推定するためのさまざまな方法と組み合わせて、パラメーターを検索するためのグリッド検索方法を提供します。
この投稿では、caret R パッケージを使用して問題に最適なパラメーターを見つけるために機械学習アルゴリズムを調整するために使用できる 5 つのレシピを紹介します。
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続きを読む →Caret R パッケージによる機能選択
データ内の適切な特徴を選択することは、トレーニング時間が長い場合の平凡なパフォーマンスと、トレーニング時間が短い場合の優れたパフォーマンスの違いを意味します。
Caret R パッケージは、データ内の属性の関連性と重要性を自動的にレポートし、最も重要な特徴を選択するツールを提供します。
この投稿では、R のスタンドアロン レシピを備えた Caret R パッケージの機能選択ツールについて説明します。
この投稿を読むと、次のことがわかります。
- データセットから冗長な特徴を削除する方法。
- データセット内の特徴を重要度に基づいてランク付けする方法。
- 再帰的特徴除去法を使用してデータセットから特徴を選択する方法。
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続きを読む →Caret R パッケージを使用してモデルを比較し、最適なものを選択する
Caret R パッケージを使用すると、さまざまなモデル タイプを簡単に構築し、そのパラメータを調整できます。
多くのモデル タイプを作成して調整した後、運用環境での予測に使用できるように、最適なモデルを知り、選択する必要がある場合があります。
この投稿では、caret R パッケージを使用して複数のモデルの結果を比較する方法を説明します。
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機械学習モデルを比較する
問題に取り組んでいると、1 つまたは少数の優れたパフォーマンスのモデルに落ち着きます。それぞれのパラメータを調整した後、モデルを比較して、どのモデルのパフォーマンスが最も優れて
続きを読む →地理空間データ分析用の 5 つの Python パッケージ
この記事では、地理空間分析の重要性について説明し、地理空間データからの貴重な洞察を効果的に処理および視覚化するための 5 つの重要な Python パッケージを紹介します。
2.葉面
適したもの: 点群
Folium は、マーカー、ポップアップ、コロプレス、その他の地理空間視覚化を備えたインタラクティ
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