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樹木構造接近法 (Rで学ぶデータサイエンス 9) 単行本 – 2013/10/9

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商品の説明

内容紹介

コンピュータを基盤におく情報処理環境および計算環境が整備されるに伴い,ゲノム・データ,マーケティング・データといった,「ビッグデータ」から有用な知見を発見することに注目が集まっている。
本書でとり扱う樹木構造接近法は,上記の要件を解決するための統計的方法の一つである。分類回帰樹木(CART: Classification And Regression Trees)法に代表される樹木構造接近法は,解析結果が,樹木図(デンドログラム)で与えられることから,解釈が平易な点で有用である。そのため,多くの統計パッケージに実装されており,医学,環境科学,生態学,計量経済学,認知心理学といった様々な分野のなかで応用例が報告されている。また,多数の樹木の統合形式で与えられるアンサンブル樹木法は,高い予測確度をもつことから,統計的機械学習法などの分野で脚光を浴びている。
他方,本邦において,樹木構造接近法およびアンサンブル樹木法をとり扱った成書は皆無である。そのため,本書では,これらの方法の数理的基盤から,統計解析環境Rでの適用方法までをとり扱っている。前者では,樹木構造接近法に絡む統計的方法について幅広くとり扱うことに留意している。また,後者では,それらの方法を応用するうえでの適用上の留意点および,複数のパッケージが存在する場合には,それらの違いについて詳細に述べている。また,Rのパッケージに含まれない統計量・グラフィクスについては,新たな関数を開発している。これらの関数は,実際の統計的データ解析の場面で応用できるように,汎用性に留意して構成されている。さらに,最近の方法などについても幅広く紹介している。

内容(「BOOK」データベースより)

本書では、樹木構造接近法に関する著者らの総合報告に基づいて、個々の手法に関する具体的内容を取り扱う。樹木構造接近法およびアンサンブル学習法の理論的な背景、および周辺手法に関する話題も取り上げた。

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登録情報

  • 単行本: 214ページ
  • 出版社: 共立出版 (2013/10/9)
  • 言語: 日本語
  • ISBN-10: 4320110560
  • ISBN-13: 978-4320110564
  • 発売日: 2013/10/9
  • 商品パッケージの寸法: 26 x 18.2 x 1.6 cm
  • おすすめ度: 5つ星のうち 2.0 1 件のカスタマーレビュー
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形式: 単行本
決定木を代表とする木ベースの方法のRのパッケージを説明した本です。木ベースの手法は実用上大変有用ですが、Rのドキュメントは普通よくわからないので、日本語の解説が出るのは有用です。代表的な手法(CART、MARS、MART、Bagging、Boosting、RandomForestなど)の実行例があるので、すぐ動かしたい人には有用だと思います。

特にすばらしいのは、「パッケージmvpartのほうがrpartよりも手間が少ない」とか「パッケージ adabagの中の関数 bagging()の利用は推奨できない」とか、Rのパッケージの使用の実際に踏み込んだ言及があることです。使い込んだ人ならではの記述です。

ただし、非常に残念なことに、説明が軒並み意味不明です。書名は Tree-based approachesというの訳だと思いますが、この書名から、日本語にこだわりがある本なのかと思いましたが違いました。日本語自体の意味が分からない箇所がたくさんあります。「学生バイトに訳させた」という雰囲気の本です。

あと、「樹木」はまだいいとして、根幹ふし、娘ふし、偏分、測度(測度論の測度ではない)、再代用推定値、など"独創的"な用語がたくさんあり、しかも英語の原語が書かれていないので、何を言っているか理解するのが困難です
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