前提 logical型の目的変数をrandomForest() (randomForestパッケージの)で予測したい。 regressionでは無くclassificationがしたい訳だが、以下の警告がでる。 > nikkei225.rf <- randomForest(is_up~., data=train.rf, mtry = 184) 警告メッセージ: randomF…

結論 # 長時間かかる処理 system("say 'done.'") 説明 system()でシェルコマンドが実行できるので、sayなどで音をだす。

前提 RのrandomForestパッケージにあるimportance()関数を使うと、学習した各種特徴量が目的変数の説明にどのくらい寄与しているのか得られる。 この時、この結果は、特徴量をrownameとするMatrixとして得られる。これをV1を特徴量の名前、V2を寄与度とするd…

結論 Reduce()を使うっぽい。 Reduce(function(x, y){ x + y }, c(1,1,1,1,1) ) [1] 5 > Reduce(function(x, y){ x * y }, c(1,2,3,4,5) ) [1] 120