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mselab:2014:stat:week3:r1 [2015/01/27 11:04] – watalumselab:2014:stat:week3:r1 [2015/01/27 11:30] (現在) – watalu
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 を参考に、進めて欲しい。 を参考に、進めて欲しい。
  
 +サポートベクターマシン(ksvm)はkernlabパッケージに、バギング(bagging)はipredパッケージに、ブースト(ada)はadaパッケージに、ランダムフォレスト(randomForest)はrandomForestパッケージに、それぞれ含まれているので、まずは必要なパッケージをインストールする。
 <code> <code>
 +bank <- read.table("c:¥¥Users¥¥Student¥¥bank-full.csv", 
 +                   header=TRUE, 
 +                   sep=";")
 +Sys.setenv("http_proxy"="http://130.153.8.19:8080/")
 +install.packages("kernlab", dependencies=TRUE)
 +library(kernlab)
 +install.packages("ipred", dependencies=TRUE)
 +library(ipred)
 +install.packages("ada", dependencies=TRUE)
 +library(ada)
 +install.packages("randomForest", dependencies=TRUE)
 +library(randomForest)
 </code> </code>
 +
 +サポートベクターマシンに学習させる実行例：
 +<code>
 +bank.svm <- ksvm(y~., data=bank, 
 +                 kernel="rbfdot",
 +                 kpar=list(sigma=0.01))
 +bank.svm.p<-predict(bank.svm) 
 +table(bank.svm.p, bank$y)
 +</code>
 +
 +バギングに学習させる実行例：
 +<code>
 +bank.bag<-bagging(y~., data=bank,
 +                  nbagg=40) 
 +bank.bag.p <- predict(bank.bag,type= "class") 
 +table(bank.bag.p, bank$y)
 +</code>
 +
 +Adaブーストに学習させる実行例：
 +<code>
 +bank.ada <- ada(y~., data=bank,
 +                iter=20) 
 +bank.ada.p <- predict(bank.ada,type= "vector") 
 +table(bank.ada.p, bank$y)
 +</code>
 +
 +ランダムフォレストに学習させる実行例：
 +<code>
 +bank.rf <- randomForest(y~., data=bank) 
 +bank.rf.p <- predict(bank.rf) 
 +table(bank.rf.p, bank$y)
 +</code>
 +
 +以上は「弱い学習機械」の指定と、個々の学習機械の設定パラメータが、デフォルトのままであることとは注意しておく。パラメータのチューニングが必要なはずである。
 +
 +なお、この課題では「過学習」について言及していないが、過学習は大事な問題であるので、各自、少し調べて気にすることを進める。
  
 == 提案書 == == 提案書 ==