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SVM은 패턴인식, 자료 분석을 위한 학습모델입니다. 이번 편에서는 SVM 패키지를 사용하는 방법을 실습합니다. 코드 # SVM : 패턴인식, 자료분석을 위한 학습모델. 이진분류 # SVM 패키지 install.packages("e1071") library(e1071) set.seed(123) x

Data/Analytics 2018. 5. 8. 01:10

이번 시간엔 의사결정나무, 즉 Decision Tree인 rpart 함수를 사용한 방법을 실습합니다. 코드 #분류분석 : rpart package 사용 - 가지치기 가능 set.seed(123) n

Data/Analytics 2018. 5. 8. 00:22

이번 시간엔 의사결정나무, 즉 Decision Tree에 대해 설명합니다. 이번 편에는 간략하게 모델을 만드는 방법만을 실습합니다. 코드 #iris로 분류분석 - ctree set.seed(123) #난수 고정 idx

Data/Analytics 2018. 5. 8. 00:22

이번 시간엔 의사결정나무, 즉 Decision Tree에 대해 설명합니다. 이번 편에는 간략하게 모델을 만드는 방법만을 실습합니다. 코드 # 분류분석 중 Decision tree ~ 성형성 , 정규성, 등분산성 등의 가정 필요 없음 # 고객분류, 신용상태, 특정환자 질환 ... # party package로 ctree() 사용 install.packages("party") library(party) head(airquality,2) #뉴욕의 대기질에 대한 데이터 #모델 만들기 air_tree

Data/Analytics 2018. 5. 8. 00:19

로지스틱 회귀 분석 실습을 계속합니다. 이번에는 로지스틱 회귀분석에서 종속변수의 출력 형태에 관해 실습합니다. 코드 #실습42_로지스틱 회귀 종속변수출력형태 3가지이상인 경우 #iris data: 꽃의 종류별로 구분 set.seed(123) #난수 고정 ind

Data/Analytics 2018. 5. 8. 00:18

지난번에 이어 로지스틱 회귀 분석 실습을 계속합니다. 이번에는 날씨 정보로 추후 비가 올지 안올지를 예측하는 예제입니다. 그리고 로지스틱 회귀분석은 독립변수의 선형결합을 활용하여 사건의 발생 가능성을 예측하는 기법으로서 데이터 마이닝이나 의학 등 통계 분야에서 널리 사용되고 있는 분석 기법입니다. 코드 #날씨관련정보로 비유무 예측 weather

Data/Analytics 2018. 5. 8. 00:17

이번에 배울 것은 로지스틱 회귀 분석입니다. 로지스틱 회귀분석은 독립변수의 선형결합을 활용하여 사건의 발생 가능성을 예측하는 기법으로서 데이터 마이닝이나 의학 등 통계 분야에서 널리 사용되고 있는 분석 기법입니다. 코드 # 종속변수(범주형)와 독립변수(연속형) 간의 관계를 통해 예측 모델을 작성 # iris의 Species 중에서 setosa와 versicolor 대상으로 연습 str(iris) tail(iris) #tail은 뒤로 보기 head는 앞에서보기 #결과값은 versicolor 아님 setosa 로 나옴 d

Data/Analytics 2018. 5. 8. 00:17

이번에 배울 것은 다중 회귀 분석 예제입니다. 코드 # 다중회귀분석 : 독립변수(수치형) 복수, 종속변수(수치형) library(car) head(state.x77) #미국 각 주와 관련된 자료 str(state.x77) head(state.x77) states 2 # 이상 관측치(outlier) 인 변수는 관심(검토) 대상 # Cook's distance influencePlot(fit, id.method="identify") #회귀모형의 교정 # 독립성을 만족하지 않는 경우 boxplot(states$Murder, horizontal = T) summary(p1 0.05 만족(유의) spreadLevelPlot(fit) # 만족하지 않는 경우:Suggested power transformation: ..

Data/Analytics 2018. 4. 30. 00:39