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。前回は、tune_grid()関数でハイパーパラメータのチューニングをしました。 今回はチューニング結果を見るところからはじめます。collect_metrics()関数を使います。 線形モデル(lm)をみてみます。 rmseは2.30です。R-squaredは0.311です。 次は、ペナルティ付き線形モデル(glmnet)です。 rmseの最小は、2.22でした。 次は決定木モデル(rpart)です。 2.48が最小です。 次はランダムフォレストモデル(ranger)です。 2.08です。 次は、サポートベクター回帰(SVR)モデルです。(k… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fwww.crosshyou.info%2Fentry%2F2026%2F02%2F08%2F191627" title="都道府県別の商業動態統計調査のデータの分析8 - 7つのモデルの予測結果比較 - 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/20260208/20260208183818.jpg Hatena Blog https://hatena.blog 2026-02-08 19:16:27 rich https://www.crosshyou.info/entry/2026/02/08/191627 1.0 100%