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主にクロス表(分割表)分析をしようかなと思いはじめましたが、あまりクロス表の分析はできず。R言語の練習ブログになっています。

SPDR S&P 500 ETFのリターンをセクターSPDR ETFのリターンで分析する6 - R言語のknn3関数でk-nearest neighbor法でリターンを予測する。

 

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 今回は、R言語のknn3関数でk-nearest neighbor法でSPYのリターンを予測してみます。

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このように、kの値を5から255まで5ずつ増やした数列として用意しました。

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このようにsapply関数の中で、knn3関数、predict関数、confusionMatrix関数をつかって正解率を計算します。

X軸に、k, Y軸に正解率をとってグラフを描いてみます。

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どのkのときに正解率が最高になるでしょうか?

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k = 30 のときに正解率が最大になっています。正解率の値を確認します。

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0.5789474です。

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今回は以上です。

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