都道府県別の最終学歴人口のデータ分析４ - R言語でSupport Vector Regression(svm関数)

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 の続きです。
今回も

Regression Analysis with R: Design and develop statistical nodes to identify unique relationships within data at scale (English Edition)

 を参考にします。せっかく土日をまるまる使って読んだのですから使わないといけないですからね。

今回は、Support Vector Regressionというのやってみます。
Support Vector Regressionはe1071というパッケージのsvm関数で実行するので、はじめにパッケージを読み込みます。

読み込んだら後はlm関数と同じようにしてモデルを作成します。

summary関数でモデルを表示します。

正直、上の結果を見ても私はよくわからないです。

MSEを算出して、他のモデルと比べましょう。

0.02019514でした。

他のモデルと比較するために、barplot関数でグラフにします。

SVMはGAMの次にMSEが小さいですね。

実際の値と、SVRで予測した値を散布図にしてみましょう。

今回は以上です。