の続きです。
mgcvパッケージの読み込みをしてgam関数をつかって、generlized additive modelを作って男性、女性を予測してみます。
gam関数をつかってモデルを作ります。
このモデルでpredict関数を使い予測してみましょう。
confusionMatrix関数で結果と正解率を出します。
正解率は85%です。
summary関数でこのモデルを見てみます。
s(year)のedfの値が9で一番大きいです。一番yearがぐにゃぐにゃしているということですね。百聞は一見に如かず。plot関数でグラフにしてみます。
edfが1のpopもグラフにしてみます。
つぎにe1071パッケージの読み込みをして、svm関数でsupport vector machineモデルで予測してみます。
confusionMatrix関数で結果と正解率をみてみます。
正解率は76%でした。
今回は以上です。
はじめから読むには、
です。
