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  <author_name>SAM</author_name>
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  <blog_title>About connecting the dots.</blog_title>
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  <description>さて，長々と書いてきた予測モデルの構築についてですが，今回でいったんの区切りを付けたいと思います． モデル構築 これまでやってきた手順で，データの作成とモデル構築を以下のように行っていきます．モデルはランダムフォレストで，クロスバリデーションで結果を確認した上でテストデータで予測値の算出をしています． # ライブラリの読み込み library('randomForest') library('e1071') library('nnet') library('mi') library('imputation') # データの読み込み train &lt;- read.table('~/Document…</description>
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  <published>2013-01-20 14:42:17</published>
  <title>kaggleで予測モデルを構築してみた (7) - モデル作成とkaggleでのテスト実行</title>
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