- 【統計分析】機械学習・データマイニング4
78 ：デフォルトの名無しさん[]：2014/08/27(水) 01:42:13.93 ID:SAfS5G3A - 最近色々調べてる。
Rを使ってて(Pythonも簡単なプログラムは組める。)
randomForestとh2oとcaretを試してるところ。
色々調べるとチューニングする方法が良くわからない。
ramdomForestパッケージにはtuneRFと数調節でチューニングする方法をネット上でみつけて
その方法を試してみる予定。
caretの方もネット上でチューニングする方法が記載されてるサイトがあって
そこの真似したらちょっと予想精度があがった。
しかし本当にその方法が良いのか良くわからない。
パラメーターの検索範囲をグリッドであたえてるんだけど
その与え方がトライアンドエラーで、グラフで可視化して
このあたりが良さげってところを選んでやってみた。
ようはチューニングする方法が良くわからない。
良いサイトあったら教えてください。
あるいは良い本があれば教えて欲しい。
caret 等パラメーターの決め方
http://tjo.hatenablog.com/entry/2013/09/02/190449
caret本家のパラメータチューニング関係の文書
http://topepo.github.io/caret/training.html
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80 ：デフォルトの名無しさん[]：2014/08/27(水) 01:47:27.93 ID:SAfS5G3A - いろいろ調べたら
RandomForestが性能良いっていうサイトがいくつかみつかった。
Deep Learningがコンテストでブッチギリっていうサイトがいくつかみつかった。
向き不向きがあるんだろうけど、どっちが性能良いことになってるの？
gbmが良いっていうサイトもあったし。例としてはsvmを使ったものが多い。
irisデータでやってる範囲ではあまり差がないんだけど
性能一番良いのはDeep Learningで良いのかな？
ようなどの手法が今一番性能良いことになってる？
向き不向きについても知りたい。知ってる人いたら教えてください。
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81 ：デフォルトの名無しさん[]：2014/08/27(水) 01:52:55.52 ID:SAfS5G3A - 計算結果がでてくるってことでブラックボックスとして
あつかってしまってる。
原理を詳しく知ってた方が、特徴(向き、不向きとか)とかも理解しやすいだろうし
調節方法についても理解しやすいとか、上手く調節できそうな気がしてます。
原理がわかりやすく解説されてるサイトとか
文献とか教えてください。
特に知りたいのは、RandomForest, Deep Learning, SVM, GBM (ネットでみてて性能良いっていう種類については知りたい)
よろしくお願いします。
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82 ：デフォルトの名無しさん[]：2014/08/27(水) 01:54:29.39 ID:SAfS5G3A - >>79
フリーソフトの性能があがってるからじゃないの？
Rの方が良いように思うけどな。
RでもRcmdrとかRStudioとか使えばGUIっぽくなるよ。
速度もRcppつかえば爆速になるし。
Juliaが爆速らしいじゃん。LLVMつかっててJITで動くらしい。
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83 ：デフォルトの名無しさん[]：2014/08/27(水) 02:00:54.08 ID:SAfS5G3A - >>67
両方使えた方が良いと思う。
利用先がまったく違うと思う。
Maximaと平行してPython+Sympyも勉強した方が良いと思う。
使い方はほぼ同じ。 Sympyの方がC言語のコード生成の機能が優れてると思う。
(数式を関数にする機能。Fortranにもできたはず。Python関数にもできたかな？)
RもOctave とかScilab, 速度が爆速って噂のあるJuliaとか似たソフトあるので
平行してこれらの使い方を調べると理解しやすいように思う。
機械学習関係で使うなら R と Python+パッケージ かな。
Maximaではやりにくいと思う。遅いし機械学習用のパッケージあまり見たことない。
(探せばあるのかもしれんが)
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