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  <author_name>cross_hyou</author_name>
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  <blog_title>Rで何かをしたり、読書をするブログ</blog_title>
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    <anon>データ分析</anon>
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  <description>www.crosshyou.info の続きです。前回は普通の線形モデルで予測しました。今回はElastic-Net、正則化付きの線形モデルで予測してみましょう。 まず、recipe()関数でレシピを作成します。 Elastic-Netでは数値型の変数は標準化しておきます。 次にモデルを作成します。 penaltyとmixtureはあとからチューニングで最適なパラメータを決めるので、この段階では、tune()としておきます。 レシピとモデルを合わせてワークフローを作成します。 クロスバリデーションでチューニングをするので、そのためのバリデーションのデータ(folds)を作ります。 チューニング…</description>
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  <published>2026-01-04 21:40:06</published>
  <title>都道府県別の電子レンジ所有数量のデータの分析7 - Elastic-Netのモデルで予測をする</title>
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