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 glmnet で elastic-lasso でtypeを分類してみました。今回は kknn でk-NN で分類してみます。今回も tidymodels パッケージのワークフローで分類しますので、おおまかな流れは同じです。 まず、レシピ を作成します。 前処理は glmnet のときと同じです。step_zv()だけ追加しました。ゼロ・バリアンスの変数を削除するものですが、実際はゼロ・バリアンスの変数は無いのであってもなくてもおんなじです。 次はモデルを作ります。 nearest_neighbor()関数で、エンジンは kknn です。… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fwww.crosshyou.info%2Fentry%2F2026%2F03%2F20%2F083740" title="日銀が保有する国債残高のデータの分析5 - Rで機械学習 - tidymodelsでkknnエンジンで分類 - 正解率は92% - 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/20260320/20260320075639.jpg Hatena Blog https://hatena.blog 2026-03-20 08:37:40 rich https://www.crosshyou.info/entry/2026/03/20/083740 1.0 100%