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Rで学ぶ caret を使った Machine Learning

Max Kuhn

Software Engineer at RStudio and creator of caret

教師あり学習

  • R の caret パッケージ
  • 教師あり学習（予測モデリング）を自動化
  • 目的変数

花と「期限超過」と記された請求書の画像。

Rで学ぶ caret を使った Machine Learning

教師あり学習

  • 予測モデルは2種類
    • 分類 ⇒ 質的
    • 回帰 ⇒ 量的
  • モデルは指標で評価
    • 定量的
    • 客観的
  • 回帰には二乗平均平方根誤差（RMSE）
Rで学ぶ caret を使った Machine Learning

モデル性能の評価

  • インサンプルRMSEはよく計算される
    • 楽観的すぎる
    • 過学習を招く
  • アウトオブサンプル誤差（caret 方式）が望ましい
    • 実運用を模擬
    • 過学習を回避
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インサンプル誤差

# Fit a model to the mtcars data
data(mtcars)
model <- lm(mpg ~ hp, mtcars[1:20, ])

# Predict in-sample
predicted <- predict(
  model, mtcars[1:20, ], type = "response"
)

# Calculate RMSE
actual <- mtcars[1:20, "mpg"]
sqrt(mean((predicted - actual) ^ 2))

3.172132
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演習に進みましょう！

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