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mselab:2016:stat:week2 [2016/11/29 10:02] – watalumselab:2016:stat:week2 [2016/11/29 11:57] (現在) – watalu
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   - キャンペーンの提案書の作成   - キャンペーンの提案書の作成
     - 一番上手に予測できた「制御パラメータを調整済み」の学習機械に基づいて、予測精度を自慢しつつ、効率が良いと思われるキャンペーンを提案する提案書を起草せよ。     - 一番上手に予測できた「制御パラメータを調整済み」の学習機械に基づいて、予測精度を自慢しつつ、効率が良いと思われるキャンペーンを提案する提案書を起草せよ。
 +
 +１回目と２回目とで、各手法に対する印象が少し異なってくると嬉しい。
  
 === 学習と予測 === === 学習と予測 ===
行 125: 行 127:
 <code> <code>
 par(mfrow=c(2,1)) par(mfrow=c(2,1))
-hist(v86.lm[tic.learn$V86==0],+hist(v86.lm[tic.eval$V86==0],
      main="V86=0",      main="V86=0",
      xlab="Predicted Value")      xlab="Predicted Value")
-hist(v86.lm[tic.learn$V86==1],+hist(v86.lm[tic.eval$V86==1],
      main="V86=1",      main="V86=1",
      xlab="Predicted Value")      xlab="Predicted Value")
行 137: 行 139:
 予測誤差の定義は「予測値-正解」である。 予測誤差の定義は「予測値-正解」である。
 <code> <code>
-plot(tic.eval$V86, v86.lm-tic.eval$V86,+plot(tic.eval$V86, tic.eval$V86-v86.lm,
      xlab="V86",      xlab="V86",
      ylab="Prediction Error")      ylab="Prediction Error")
行 145: 行 147:
  
 <code> <code>
-plot((v86.lm-tic.eval$V86)~as.factor(tic.eval$V86),+plot((tic.eval$V86-v86.lm)~as.factor(tic.eval$V86),
      xlab="V86",      xlab="V86",
      ylab="Prediction Error")      ylab="Prediction Error")
行 154: 行 156:
  
 <code> <code>
-t.test((v86.lm-tic.eval$V86)[tic.eval$V86==0], +t.test((tic.eval$V86-v86.lm)[tic.eval$V86==0], 
-       (v86.lm-tic.eval$V86)[tic.eval$V86==1],+       (tic.eval$V86-v86.lm)[tic.eval$V86==1],
        var.equal=F)        var.equal=F)
 </code> </code>
行 267: 行 269:
 tic.rpart <- rpart(V86~.,data=tic.learn.2) tic.rpart <- rpart(V86~.,data=tic.learn.2)
 v86.rpart <- predict(tic.rpart,newdata=tic.eval,type="class") v86.rpart <- predict(tic.rpart,newdata=tic.eval,type="class")
-table(v86.rpart$class, tic.eval$V86)+table(v86.rpart, tic.eval$V86) 
 +</code> 
 + 
 +rpartの制御はたとえば 
 +<code> 
 +tic.rpart <- rpart(V86~.,data=tic.learn.2, control=rpart.control(cp=0.00001, minsplit=5))
 </code> </code>
 +のように指定する。
  
 誤判別率(誤った予測をした割合)などを算出しつつ、各学習機械の制御パラメータを調整してみよ。 誤判別率(誤った予測をした割合)などを算出しつつ、各学習機械の制御パラメータを調整してみよ。