やりたいこと mutateでは、関数を以下のように適用を適用することができる。 library(tidyverse) iris %>% group_by(Species) %>% mutate(Sepal.Length_lag2 = lag(Sepal.Length,2)) # Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species Sepal.Len…

やりたいこと モデルを作成して、そのモデルをある値に適用したときの推定結果を作成したい。 今回は モデルの学習データの推定値 任意の値をモデルに適用したときの推定値 の2パターンについて書く。 共通処理 今回、モデルはdiamondsに対して線形モデルlog…

やりたいこと 関数の引数を変えて適用したDFを結合したい。 以下のように、指定した列colに対してunder_value以下となるdfを抽出して、そのunder_valueをfiltered_values列に追加する関数filtered_under_valueで考える。なお、見た目上わかりやすいためhead…

数値で並び替える場合 以下のようなグラフで考える。 library(tidyverse) data(diamonds) # データ作成 df = diamonds %>% group_by(clarity, cut) %>% summarise(n = n()) %>% ungroup() # わかりやすいものだけ抽出 df_filtered = df %>% filter(clarity %…

表題通り、サブサンプルに分けた各データに対して複数モデルを適用したい。 より具体的に書くと、以下のdropoutさんの記事では 複数のモデルを当てはめる場合 diamondデータに対して、3モデルを適用 サブサンプルに分けて分析する場合 diamondデータをclarit…

これはなにか ggplotのfacet内の文字を任意の文字数で折り返し(改行)をしたい。 どういうことかというと、下記のようにirisベースでテキトーにSpeciesを日本語化して文字数を増やしたもので考える。 library(dplyr) iris2 = iris %>% mutate(Species_jp = ca…

最近コードを量産することが多いので、リーダブルコードを読む。 コードは今まで我流だったし、コードを書く機会がそこまで多くなかったので会社でレビューを受けた回数も少ないため一回ちゃんとしないとなぁというのがモチベーション。 自己認識としては、…

DummyClassifier/DummyRegressorとは 過去記事(3. ベースラインを定める)にも書いたが、機械学習モデルを作成した際の評価は何かしらのベースラインと比較しなければその値が良いのか悪いのかわからない。 単純な比較対象として、「テキトーに予測した」結果…

sklearn.pipelineとは sklearn.pipeline とは、前処理用のScaler(変換器)や機械学習モデルを一括で処理するためのオブジェクトを生成する。 これをおこなうことで、管理が容易になったり処理コード部分を簡潔に書くことができる。 実装 データはボストン住宅…