最後に多値判別を行う。これにはおなじみのirisを使う。 irisは4つのパラメータに3種類の種別がついている。 iris.glmnet <- glmnet(as.matrix(iris[, -5]), iris[, 5], family="multinomial") par(mfrow=c(1, 3)) plot(iris.glmnet) 同じく予測する。 iris.…

二値判別にはmdrrデータセットを使ってみる。 Svetnik et al (2003) describe these data: "Bakken and Jurs studied a set of compounds originally discussed by Klopman et al., who were interested in multidrug resistance reversal (MDRR) agents. Th…

glmnetの引数は x：数値からなる行列 y：応答を表すベクトル family：二値判別分析、多値判別分析も可能。ポアソンとかcoxとかもある。 となっているので、これに従ってやる。 とりあえず、caretパッケージのcarsを使う。 このデータは、 data frame of the …

この1年の最後のほうで、LASSOというものがやたらと出てきたのでやってみる。 数式や意味などはこちらで解説されているので、実際にデータがあったらどうするかということでいつもどおりやる。 今回もいつもどおりぐぐると先生にあたるので、Rパッケージガイ…