カテゴリー: ガイド

線形回帰モデルを近似するとき、多くの場合、モデルのR 二乗値を計算します。 R 二乗値は、モデル内の予測変数によって説明できる応答変数の分散の割合です。 R 二乗の値は 0 から 1 まで変化します。ここで、 値0は、応 […]...

ヒストグラムは、データセット内の値の分布を視覚化する便利な方法を提供します。 ヒストグラムの x 軸はデータ値のグループを表示し、y 軸はデータセット内の各グループに含まれる観測値の数を示します。 ヒストグラムでは観測値 […]...

機械学習において、誤分類率は、分類モデルによって誤って予測された観測値の割合を示す指標です。 次のように計算されます。 誤分類率 = 誤った予測の数 / 予測の合計数 誤分類率の値は 0 から 1 まで変化します。ここで […]...

検定仮説は、母集団パラメータに関する仮説が正しいかどうかを検定するために使用されます。 仮説検定を実行するときは常に、帰無仮説と対立仮説を定義します。 帰無仮説 (H 0 ):サンプル データは偶然のみから得られます。 […]...

分類モデルのパフォーマンスを評価する最も一般的な方法の 1 つは、データセットの実際の結果に対してモデルの予測結果を要約する混同行列を作成することです。 混同行列で私たちがよく関心を持つ 2 つの指標は、陽性的中率と感度 […]...

R で発生する可能性のあるエラーは次のとおりです。 Error in .Call.graphics(C_palette2, .Call(C_palette2, NULL)): invalid graphics state […]...

R のreadLines()関数を使用すると、接続オブジェクトからテキスト行のすべてまたは一部を読み取ることができます。 この関数は次の構文を使用します。 readLines(con, n=-1L) 金： 欠点:接続オブ […]...

R のwith()関数とinside()関数を使用して、データ フレームに基づいて式を評価できます。 これらの関数は次の構文を使用します。 with(data, expression) within(data, expr […]...

R のall()関数とany()関数を使用すると、ベクトル内のすべての値または一部の値が式に対して TRUE と評価されるかどうかを確認できます。 これらの関数は次の構文を使用します。 #check if all val […]...

R の使用時に発生する可能性のあるエラー メッセージは次のとおりです。 Error in 5 <- read.table("data.txt"): invalid (do_set) left-hand side t […]...