スパースモデリングの基礎とRによるデータ分析のポイント　～デモ付～　＜オンラインセミナー＞

講師の言葉

　スパースな回帰モデルとは、多くの偏回帰係数がゼロであるモデルを意味している。例えば、ある都市における犯罪率を予測したい場合を考える。良い予測を行うためには、その都市における教育の水準、警察官の待遇、貧困率など、様々な要因を説明変数とすることが考えられるであろう。しかしながら、そのような要因（今後は変数という）のなかには、実は予測に役立たないようなものも含まれている。今回のセミナーにおいては、予測に必要でない変数を明らかにし、なおかつ偏回帰係数の推定も同時に行うことができるLASSO (least absolute shrinkage and selection operator)推定について解説を行う。LASSO推定においては、 いくつかの回帰モデルに対しては、比較的高速で推定値を計算できるアルゴリズムが存在するため、 エッジAIのように高速で処理が必要になるような場合においても活躍できる可能性が高い。 また、無償の統計ソフトRにおけるglmnet, genlassoというパッケージを用いた実データ解析についても解説を行う。実際にLASSO推定を行うためには調整パラメーターの選択、変数の基準化など、事前に行う必要のある作業があるが、この点についても解説を行う。

こちらのセミナーは受付を終了しました。

次回開催のお知らせや、類似セミナーに関する情報を希望される方は、以下よりお問合せ下さい。