判別分析

判別分析分類器を作成および比較し、新しいデータについて予測を行うため学習済みモデルをエクスポートします。

教師あり学習の手順とノンパラメトリック分類および回帰関数の特性を理解します。

カテゴリカル応答データ

判別分析アルゴリズムについて、および判別分析モデルをデータにあてはめる方法について理解します。

判別分析分類器の構築に使用されるアルゴリズムについて理解します。

フィッシャーのアヤメのデータに対して線形分類と 2 次分類を実行します。

判別分析モデルの性能を確認および改善します。

モデルの予測力を損なわずに予測子を削除して、よりロバストで簡潔なモデルを作成します。

判別分析では、データが混合ガウス モデルに従っていると仮定します。この仮定を確認する方法について理解します。

判別分析モデルを使用して predict で観測値を分類する方法について理解します。

この例では、各種の分類アルゴリズムについて決定面を可視化する方法を示します。