ノーコードでビジネスデータ分析を可能にするRパッケージRadiant
その1（Radiantのインストール・起動・終了）

データ分析や予測モデル構築などをやってみたいが…… RやPythonだとの無料ツールはコーディングスキルがそれなりに必要になりハードルがある有料ツールのSASやSPSSなどは使いやすそうだけど高額すぎる。無料で使える...

PythonのAutoFeatを使った自動特徴量エンジニアリング
（Automatic Feature Engineering）その3（特徴量選択だけ使う）

Pythonに幾つかの自動特徴量エンジニアリング（Automatic Feature Engineering）のためのパッケージがあります。その中の1つに「AutoFeat」というものがあります。回帰問題と分類問題で利...

数理モデルを作る上で特徴量エンジニアリング（Feature Engineering）は地味に重要です。例えば、より精度の高い予測モデルを構築したいのであれば、アルゴリズムのパラメータチューニングとともに特徴量エンジニア...

数理モデルを作る上で特徴量エンジニアリング（Feature Engineering）は地味に重要です。例えば、より精度の高い予測モデルを構築したいのであれば、アルゴリズムのパラメータチューニングとともに特徴量エンジニア...

Excelのワークシートで、データセットを眺めたりインタラクティブに編集することに慣れている人は多いです。そういう方にとって、RやPythonなどの無味乾燥なGUIに物足りなさというか、壁を感じる方もいるかもしれません...

Rにはディープラーニング関連のパッケージは色々あります。R独自のものから、そうでないものもあります。ディープライニングで有名なKeras(TensorFlow)はRStudio(R)上で使うことができます。前回は分類...

Rにはディープラーニング関連のパッケージが色々あります。例えば…… neuralnet nnet RSNNS deepnet darch rnn FCNN4R rcppDL deepr MXNetR h2o tenso...

PythonでEDA（探索的データ分析）を実施するとき、PandasのQuery（クエリ―）を使う方も多いことでしょう。ここで紹介するQuery（クエリ―）は、Pandasの関数の1つで、データフレームに対し条件抽出す...

データセットを手にしたら、最初に実施するのがEDA（探索的データ分析）です。端的に言うと、データと仲良くなるための会話です。 EDA（探索的データ分析）はほぼ半分は似たような分析を実施します。EDA（探索的データ分析）...

RだろうがPythonだろうが、データフレームを再構築することは少なくないでしょう。例えば…… 縦持ち（Long）のデータフレームを、横持ち（Wide）のデータフレームに再構築横持ち（Wide)のデータフレームを、縦...