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R Decision Tree 決定木でサッカーの勝敗を予測する

0. 使用するデータと仮説立案 今回はサッカーの勝敗・試合内容の履歴データから、勝敗の要因や勝敗を予測するモデルを作成してみたい。使用するデータはこちら(出典:Football LAB)。(少し長いです) 0.1 今回の分析の目的 ビッグデータはビジネスの世界…

データ分析から考える「地方消滅」1 - ざっくり捉える人口減少の傾向

「少子高齢化」の日本で何が起きているのか? 2014年にいわゆる「増田レポート」が発表され、「消滅可能性都市」が896あると発表されたのは記憶に新しい。2016年2月に速報された2015年の国勢調査では、「15年10月1日時点で外国人を含む日本の総人口は1億271…

R Random Forest ランダムフォレスト

現在は時系列解析にプライオリティを置いているが、前勉強した機械学習の手法があったので復習を兼ねて載せる。 こちらで、決定木(Decision Tree)のモデル作成と評価を行った。その精度を高めるために開発されたランダムフォレストという機械学習の手法の一…

R Decision Tree (決定木) (2) 予測モデルの作成と評価

#########1.データの取り込み##########分析対象データは、これと同じ #install.packages("kernlab") ※初回のみ左記コマンドを実行 library(kernlab) data(spam) head(spam) #項目名を確認 #データ型を確認 for (i in 1:ncol(spam)) { print(c(names(spam[i]…

R Decision Tree (決定木)

#目的変数がカテゴリカル変数の場合は、目的変数がどのカテゴリーに #属するのかを予測するための方法としては、ロジスティクス回帰 #分析や判別分析などの方法を用いることが可能 #決定木は全体を説明変数を用いて段階的にグループ分けする #classification…