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予測モデルおよび発展的なモデル • モデル化ユーティリティ
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モデル化ユーティリティ
外れ値の除去、欠測値の補完、変数の選択
モデル化に関するユーティリティとして、データクリーニングや前処理の機能が用意されています。これらの機能は、データを探索したり、データの理解を深めたりするのに役立ちます。以下のような機能が用意されています。
•
一変量や多変量における外れ値を調べる。
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データの欠測値を探索し、補完する。
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Image shown here学習セット・検証セット・テストセットにデータ全体を分割する検証列を作成する。
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説明変数が多いデータにおいて、強い効果をもつ説明変数を選び出す。
図3.1 多変量のk近傍法外れ値の例
Multivariate k-Nearest Neighbor Outlier Example
目次 
「外れ値を調べる」ユーティリティ
「外れ値を調べる」ユーティリティの例
「外れ値を調べる」ユーティリティの起動
分位点範囲の外れ値
ロバスト推定による外れ値
多変量ロバスト推定による外れ値
多変量のk近傍法外れ値
「外れ値を調べる」ユーティリティのオプション
「外れ値を調べる」ユーティリティの別例
「欠測値を調べる」ユーティリティ
「欠測値を調べる」ユーティリティの例
欠測値レポート
「欠測値を調べる」ユーティリティのオプション
「検証列の作成」ユーティリティ
「検証列の作成」ユーティリティの例
「検証列の作成」ユーティリティの起動