Rではじめるデータサイエンス

第

Ⅳ

部

 

モデル

強力なプログラミングツールがそろったので、ようやくモデル化に取り組むことができます。デー

タラングリングとプログラミングの新たなツールを使って、多数のモデルを作り、どのようにそれら

が機能するかを理解できます。本書では探索に焦点を絞り、確認や形式推論は取り上げません。モ

デルのさまざまな変形を理解する基本的なツールについても学びます。

理解

プログラム

インポート 整理 変換

モデル

可視化

コミュニケーション

モデルの目的は、データセットの簡単な低次元の要約です。理想的には、モデルは真の「信号」（す

なわち、対象となる現象が生成するパターン）を捕捉して、「雑音」（すなわち、対象外のランダムな

変動）を無視します。このⅣ部では、一般予測を生成する「予測」モデルだけを扱います。ここでは取

り上げませんが、他の種類の「データ発見」モデルもあります。そのようなモデルは、データにおい

て興味深い関係の発見を助けます（この2 つのカテゴリは、「教師あり」や「教師なし」と呼ばれること

もありますが、私には、その呼び名が適切とは思えません）。

本書では、モデルの基盤をなす数学理論を深く理解することを目的にしません。統計モデルがど

のように機能するかの直感を身に付け、モデルを使ってデータをより良く理解できるような役立つ

ツールセットを紹介します。

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第Ⅳ部 モデル

 

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18章では、モデルのメカニカルな機能がどうなっているかを、重要な線形モデルのファミリー

に焦点を絞って学ぶ。簡単な模擬データセットで、予測モデ ...