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 前回は lm()関数でクオリティを推計してみました。今回はglmnetパッケージを使ってクオリティを推計してみます。lm()関数での正解率は53.9%でしたので、この正解率を上回って欲しいです。 glmnetパッケージのcv.glmnet()関数でLASSO回帰で、family="multinomial"にしてモデルを生成します。 11件の警告があるようです。 warnings()関数で警告を見てみます。 意味はよくわからないので、Copilotに聞いてみました。 どうやら、分類対象のクラスのうち、1つ以上が8件未満で極端に少ないようです。 再度、クオリテ… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fwww.crosshyou.info%2Fentry%2F2025%2F11%2F08%2F085936" title="UCI Machine Learning Repository の Wine Quality のデータの分析6 - glmnetパッケージを使ってクオリティを推計 - 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/20251108/20251108081956.jpg Hatena Blog https://hatena.blog 2025-11-08 08:59:36 rich https://www.crosshyou.info/entry/2025/11/08/085936 1.0 100%