cross_hyou https://blog.hatena.ne.jp/cross_hyou/ Rで何かをしたり、読書をするブログ https://www.crosshyou.info/ データ分析 www.crosshyou.info の続きです。 mgcvパッケージの読み込みをしてgam関数をつかって、generlized additive modelを作って男性、女性を予測してみます。 gam関数をつかってモデルを作ります。 このモデルでpredict関数を使い予測してみましょう。 confusionMatrix関数で結果と正解率を出します。 正解率は85%です。 summary関数でこのモデルを見てみます。 s(year)のedfの値が9で一番大きいです。一番yearがぐにゃぐにゃしているということですね。百聞は一見に如かず。plot関数でグラフにしてみます。 edfが1のpopも… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fwww.crosshyou.info%2Fentry%2F2021%2F04%2F17%2F102922" title="短時間労働者の給与のデータの分析１０ - R言語のmgcv::gam関数でGeneralized Additive Model, e1071::svm関数でSupport Vector Machine Model - Rで何かをしたり、読書をするブログ" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/c/cross_hyou/20210417/20210417094707.png Hatena Blog https://hatena.blog 2021-04-17 10:29:22 rich https://www.crosshyou.info/entry/2021/04/17/102922 1.0 100%