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INPUTしたらOUTPUT!

忘れっぽいんでメモっとく

第38回R勉強会@東京に参加してきた

以下メモ


前半セッション

導入セッション


パッケージの作り方

  • パッケージは実は非常に簡単に作成できる
    • ひな形を作ってビルドするだけ
  • パッケージ公開するのが大変じゃない?
    • 大変なのはCRANへの登録
      • CRANへの公開はヘルプファイルや名前空間など色々めんどくさい
      • Bioconductorはもっと厳しい
    • CRAN以外(githubなど)に公開するのは簡単
  • パッケージ作っても使われないんじゃね?
    • はい、使われません
      • 最悪、@dichika氏が使ってくれる


後半セッション

100人のための統計解析 – 和食レストラン編

  • 重回帰の前には可視化するべき
  • はじめは散布図行列で確認する
    • corrplot
    • paris
    • ggpairs
  • 総利用金額を目的変数としているが来店回数、利用金額で統計モデリングするべき
    • 夜間に来店する確率=1-θと仮定する
    • 同一のθで来店回数、利用金額でモデリングする
      • Rでは無理。Stan使う
  • パラメータが収束しない場合、どうすれば良いか?
    • サンプル・パラメータを減らしてシンプルなモデルからスタートする
  • モデルの評価はどのように行っているか?
    • RMSE
    • 新しいデータで予測してどれだけ合っているか?


機械学習を用いた予測モデル構築・評価

  • tuneGridにハイパーパラメータの集合を与えると最適なパラメータを選択してくれる
  • trControlでクロスバリデーションの設定ができる
  • rfeで属性選択ができる
  • 不均衡データのクラス分類は以下を参照


状態空間モデルの考え方・使い方

  • 状態遷移モデル = 時系列 + 線形モデル
  • 状態遷移モデルはdlmパッケージで作成できる


R で学ぶ関数型プログラミング


LT

Shinyを自由に使ってみる

  • shinyにwebsocketを送ると色々できる


swirl パッケージでインタラクティブ学習

  • 統計と英語、同時に勉強できて便利そう


某データ分析コンペサイトの話

  • Rの次はExcelがよく使われているw


アンケート分析で、AICを自力でstepより改善してみた


Rで野球のデータ解析がしたい (データが欲しい)



今回もすごく参考になった!!次回は5/31、忘れずに参加したい。