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| mselab:2016:stat:week2 [2016/11/29 11:06] – watalu | mselab:2016:stat:week2 [2016/11/29 11:57] (現在) – watalu | ||
|---|---|---|---|
| 行 17: | 行 17: | ||
| - 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 267: | 行 269: | ||
| tic.rpart <- rpart(V86~., | tic.rpart <- rpart(V86~., | ||
| v86.rpart <- predict(tic.rpart, | v86.rpart <- predict(tic.rpart, | ||
| - | table(v86.rpart$class, tic.eval$V86) | + | table(v86.rpart, |
| + | </ | ||
| + | |||
| + | rpartの制御はたとえば | ||
| + | < | ||
| + | tic.rpart <- rpart(V86~., | ||
| </ | </ | ||
| + | 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。 | ||