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データセットのn 番目のパーセンタイルは、すべての値を最小値から最大値の順に並べ替えたときに、データ値の上位nパーセントを切り取る値です。 たとえば、データ セットの 90 パーセンタイルは、データ値の下位 90% とデ […]...

データセットに対するモデルのパフォーマンスを評価するには、モデルによって行われた予測が観察されたデータとどの程度一致するかを測定する必要があります。 これを行うために一般的に使用される方法は、Leave-One-Out […]...

データセットに対するモデルのパフォーマンスを評価するには、モデルによって行われた予測が観察されたデータとどの程度一致するかを測定する必要があります。 これを測定する最も一般的な方法は、次のように計算される平均二乗誤差 ( […]...

データセットに対するモデルのパフォーマンスを評価するには、モデルによって行われた予測が観察されたデータとどの程度一致するかを測定する必要があります。 これを行うために一般的に使用される方法は、 k 分割相互検証として知ら […]...

データセットに対するモデルのパフォーマンスを評価するには、モデルによって行われた予測が観察されたデータとどの程度一致するかを測定する必要があります。 これを行うために一般的に使用される方法は、 k 分割相互検証として知ら […]...

機械学習では、特定の現象について正確に予測できるようにモデルを構築することがよくあります。 たとえば、予測変数の勉強に費やした時間を使用して、高校生の応答変数のACT スコアを予測する回帰モデルを作成するとします。 この […]...

ブートストラップは、 統計の標準誤差を推定し、統計の信頼区間を生成するために使用できる方法です。 ブートストラップの基本的なプロセスは次のとおりです。 指定されたデータセットから置換されたk 個の反復サンプルを取得します […]...

機械学習では、一連の予測変数と応答変数を使用してモデルを構築することがよくあります。私たちの目標は、予測変数を効果的に使用して応答変数の値を予測できるモデルを構築することです。 p個の合計予測子変数のセットが与えられると […]...

機械学習の分野における私たちの目標は、一連の予測変数を効果的に使用して応答変数の値を予測できるモデルを作成することです。 p個の合計予測子変数のセットが与えられると、構築できる可能性のあるモデルが多数存在します。最適なモ […]...

多くの場合、日付と時刻のデータを R にインポートする場合、値は文字列としてインポートされます。 R で文字列を日付に変換する最も簡単な方法は、次の構文を使用するas.Date()関数を使用することです。 like.Da […]...