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。前回はデータをRに読み込ませて前処理をしました。 今回は実際に分類器を作ります。glmnetパッケージでElastic-Netでやってみようと思います。 glmnetパッケージを読み込みます。 glmnetは特徴量はマトリックス型、targetはベクトル型にする必要があるので、dfをxとyにわけます。 トレーニング用のインデックスを作成します。 alpha = 0.2, alpha = 0.5, alpha = 0.8 の3つのalpha水準でモデルを作りました。 この3つの中で、どれが一番よかったか調べます。 alpha = 0.8 の cv… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fwww.crosshyou.info%2Fentry%2F2026%2F02%2F14%2F180850" title="UCI Machine Learning Repository の Chess (King-Rook vs. King-Pawn) のデータの分析2 - glmnetのElastic-Netで分類してみる。ROCのAUCが0.996と高性能でした。 - 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/20260214/20260214171254.jpg Hatena Blog https://hatena.blog 2026-02-14 18:08:50 rich https://www.crosshyou.info/entry/2026/02/14/180850 1.0 100%