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dm:2014 [2014/05/22 10:58] – wataludm:2014 [2014/06/26 11:45] (現在) – watalu
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 |7|2014.05.22|4章前半 ロジスティック回帰モデル| |7|2014.05.22|4章前半 ロジスティック回帰モデル|
 |8|2014.05.29|4章後半 線形判別関数と二次判別関数| |8|2014.05.29|4章後半 線形判別関数と二次判別関数|
-|9|2014.06.05| | +|9|2014.06.05|5章 | 
-|10|2014.06.12| | +|10|2014.06.12|6章 | 
-|11|2014.06.19| | +|11|2014.06.19|8章前半 | 
-|12|2014.06.26| |+|12|2014.06.26|8章後半 |
 |13|2014.07.03| | |13|2014.07.03| |
 |14|2014.07.10| | |14|2014.07.10| |
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 課題提出先は、紙で当日に提出してください。 課題提出先は、紙で当日に提出してください。
  
 +=== 12週 ===
  
 +[[data:bank_direct_telemarketing|銀行のテレマーケティングのデータ]](ひとつ目の方)を題材に、
 +
 +  * k最近接法 knn() ([[http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/|テキスト]]のp.163-165が参考になる)
 +  * ロジスティック判別 glm()  ([[http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/|テキスト]]のp.156-163が参考になる)
 +  * フィッシャーの判別関数 lda(), qda() ([[http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/|テキスト]]のp.156-163が参考になる)
 +  * 決定木 tree() ([[http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/|テキスト]]のp.324-327が参考になる)
 +
 +を用いて、契約の予測モデルを構築し、比較せよ。
 +
 +上のデータを展開すると、bank-full.csv というファイルが得られるので、これをホームに置くと
 +
 +<code>
 +bank <- read.table("/Users/student/Downloads/bank/bank-full.csv", header=T, sep=";")
 +</code>
 +
 +で読み込むことができる。細かいことは、各自に任せるが、このデータは分類変数が多いので、結果の読み込みに少し戸惑うかもしれない。
 +
 +課題は2週間後の講義の際に、紙で提出してください。