機械学習の基礎
Rで機械学習を行うために必要な基本概念とフレームワークの入門を学びます。
「機械学習の基礎」はCoddyKit上の無料R Academyレッスンです。 これはレッスン3/3です。 下記で完全なレッスンを無料で読むことができます。その後、ブラウザ内の組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューターでハンズオン演習できます。 これはR Academy学習パスの一部であり、ウェブとCoddyKitアプリ全体で進捗が同期されます。 R Academyコースには全3レッスンが含まれています。
Rにおける機械学習入門
Rにおける機械学習入門
機械学習を使うと、コンピューターがデータからパターンを学習し、予測できるようになります。Rには、caretやrandomForestなど、機械学習用の複数のライブラリが用意されています。
Caretパッケージの読み込み
Caretパッケージの読み込み
caretパッケージを使うと、Rでの機械学習ワークフローを簡略化できます。
library(caret)
data(iris)データの学習用とテスト用への分割
データの学習用とテスト用への分割
データを分割すると、学習とテストを別々に行えるため、モデルを適切に評価できます。
set.seed(123)
trainIndex <- createDataPartition(iris$Species, p=0.8, list=FALSE)
trainData <- iris[trainIndex,]
testData <- iris[-trainIndex,]決定木モデルの構築
決定木モデルの構築
決定木は、判断点で特徴量を分割することでデータを分類します。
library(rpart)
model <- rpart(Species ~ ., data=trainData)
plot(model)
text(model)ランダムフォレストモデルの学習
ランダムフォレストモデルの学習
ランダムフォレストは複数のモデルを組み合わせることで、決定木の性能を高めます。
library(randomForest)
rf_model <- randomForest(Species ~ ., data=trainData)
print(rf_model)予測の実行
予測の実行
predict()を使用して、新しいデータに対する予測を行います。
predictions <- predict(rf_model, newdata=testData)モデル精度の評価
モデル精度の評価
精度は、モデルがテストデータに対してどの程度適切に機能するかを測定します。
confusionMatrix(predictions, testData$Species)ハイパーパラメータのチューニング
ハイパーパラメータのチューニング
train()を使用してモデルのパラメータを最適化し、性能を向上させます。
tuned_model <- train(Species ~ ., data=trainData, method='rf', tuneLength=3)まとめ
まとめ
このレッスンでは、次のことを学びました。
- データを学習用とテスト用に分割する方法
- 決定木モデルとランダムフォレストモデルを構築する方法
- モデルの性能を評価し、ハイパーパラメータを調整する方法
よくある質問
「機械学習の基礎」レッスンは無料ですか？
はい。「機械学習の基礎」の完全なテキストはこのウェブで無料で読めます。インタラクティブに演習し（組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューター）、R Academyコースの残りをアンロックするには、CoddyKit PROにアップグレードしてください。 R Academyコースには全3レッスンが含まれています。
「機械学習の基礎」で何を学びますか？
Rで機械学習を行うために必要な基本概念とフレームワークの入門を学びます。 ブラウザで直接実行するハンズオンコードでR Academyを演習し、24時間対応のAIチューターがレッスンを進める中での質問に答えます。
R Academyを始めるのに経験は必要ですか？
事前経験は必要ありません。CoddyKitのR Academyは初級者から上級者向けに構成されているため、ここから始めるか最初から始めて、自分のペースで進むことができます。 これはレッスン3/3です。
「機械学習の基礎」レッスンにはどのくらい時間がかかりますか？
ほとんどのCoddyKitレッスンは約5～10分かかります。各レッスンはコンパクトでインタラクティブなので、着実に進歩し、ウェブとアプリ全体で正確に前回の場所から再開できます。
このR Academyレッスンでコードを書いて実行できますか？
はい。すべてのR Academyレッスンに組み込みコードエディタが含まれているため、ブラウザでリアルコードを書いて実行し、即座のAIフィードバックを取得できます。ローカル設定は不要です。