[]Rライブラリの探索2(機械学習

使えそうなライブラリ:earth, gbm, CoxBoost, e1071, kernlab

R task viewのライブラリを片っ端から実行してみる修行第二弾(第一弾は最初の記事です)。

task viewは次のサイトにある。

http://cran.r-project.org/web/views/


持ってる健診データに対して実用性の高いMachine Larningのグループからやっています。

今日やった中でめぼしかったのは次のライブラリ

  • gbm:Generalized Boosted Regression
  • CoxBoost:競合リスクをBoostingで推定できる(らしい)
  • e1071, kernlab:様々な予測方法

Rコードは↓

library(earth)			#Multivariate Adaptive Regression Spline
example(earth)			#Friedman’s papers "Multivariate Adaptive Regression Splines" and "Fast MARS"
example(evimp)			#earthで作られたモデルでの変数の重要度を表示する
example(plot.earth)
example(plot.earth.models)
example(plotd)
example(plotmo)			#予測モデルの3次元表示(2変数と結果変数のグラフ、他の変数は固定)

#Friedmanの論文↓
#http://www.salfordsystems.com/doc/MARS.pdf
#http://www.milbo.users.sonic.net/earth/Friedman-FastMars.pdf
#http://www-stat.stanford.edu/research/index.html


library(penalizedSVM)		#SVMによる変数選択(遺伝子の分野で提案)
example(lpsvm)


library(gbm)			#Generalized Boosted Regression Models
example(quantile.rug)		#quantile regression
example(calibrate.plot)
example(gbm)			#様々なsummary


library(GAMBoost)		#Generalized linear and additive models by likelihood based boosting
example(GLMBoost)
example(plot.GAMBoost)


library(CoxBoost)		#Cox models by likelihood based boosting for a single survival endpoint or competing risks
example(CoxBoost)
example(predict.CoxBoost)


library(e1071)			#様々なモデルの寄せ集め
example(naiveBayes)
example(plot.svm)
example(predict.svm)
example(svm)
example(bclust)			#Bagged Clustering(k-means法をbootstrapで繰り返して統合する)
example(cmeans)			#Fuzzy c-means clustering
example(cshell)			#c-shell clustering (prototype of fuzzy kmeans)
example(lca)			#latent class analysis
example(permutations)		#ベクトルを並べ替える
example(rbridge)
example(rwiener)		#確率過程?
example(probplot)		#確率プロット
example(impute)			#補間
example(matchControls)		#マッチング
example(sigmoid)
example(plot.tune)
example(tune)			#grid search
example(bootstrap.lca)
example(countpattern)		#バイナリパターンのカウント
#ica				#独立成分分析
example(skewness)
example(moment)
example(kurtosis)
example(bincombinations)	#バイナリパターンの作成


library(kernlab)		#Kernel Machine Learning
example(csi)			#コレスキー分解
example(inchol)			#不完全コレスキー分解
example(kernelMatrix)		#カーネル行列
example(ksvm)			#Kernel SVM
example(lssvm)			#Least Squares SVM
example(ranking)		#データ重要度のランキング
example(kfa)			#Kernel Feature Analysis
example(kpca)			#Kernel PCA
example(kha)			#Kernel Hidden Analysis
example(kkmeans)		#Kernel k-means
example(specc)			#Spectral Clustering
example(kqr)			#Kernel Quantile Regression
example(kmmd)			#Kernel Maximum Mean Discrepancy(ノンパラの一致度検定?)

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