[プログラム・コード公開] コピペだけで実用的かつ実践的なサポートベクター回帰(Support Vector Regression, SVR)＋One-Class Support Vector Machine(OCSVM) (Python言語)

[New] 実業家として有名な堀江貴文さん(ホリエモン)のメルマガ[Vol.359]における副業紹介において、このプログラム・コード販売が、なんと １番 に紹介され評価していただきました！

こんにちは！大学教員ブロガーのねこしです。http://univprof.com/

仕事や研究において、サポートベクター回帰(Support Vector Regression, SVR)で回帰分析をして、さらにその回帰分析結果の信頼性を確認するためにOne-Class Support Vector Machine(OCSVM)をする方もいらっしゃいます。OCSVMでモデルの適用領域を決めてSVRを行う実用的かつ実践的な方法はこちらに書きました。

http://univprof.com/archives/17-01-16-10824075.html

しかし、SVR+OCSVMによるクラス分類のやり方はわかっても、実際にSVR+OCSVMができるようになるわけではありません。ネットや本でプログラミングを説明しているものはありますが、データの読み込み方とか結果の出し方とか、他にも調べてやらなくちゃいけないこと、多いんですよね・・・。手間と時間がかかります。

そこですぐにSVR+OCSVMを実行可能なプログラムを作りました。Python言語でSVR+OCSVMができます。

データ形式・必要なソフトウェア

以下の記事に示す形式のデータ(data.csv, data_prediction1.csv, data_prediction2.csv)さえ準備すれば、Python言語でSVR+OCSVMを実行することが可能です。

Python言語のために必要なソフトウェアは以下の記事をご覧ください。

実行結果

実行結果を下に示します。最後に以下のcsvファイルが同じディレクトリ(フォルダ)に保存されます。

■PredictedY2.csv・・・data_prediction2.csvの目的変数の予測値

■PredictedY2_Reliability.csv・・・data_prediction2.csvの目的変数の予測値の信頼性

このプログラムからスタートしてさらにプログラミングを進めたいと考えている方にもぜひ利用していただければと思います。

プログラム公開

ここまでお読みいただきありがとうございます。

Python言語のプログラムは有料コンテンツとします。ただこれにより、こちらに記載したSVR+OCSVMをすぐに実行できます。

http://univprof.com/archives/17-01-28-11535179.html

こちらからプログラムのzipファイル自体はダウンロードできます。

http://univprofblog.html.xdomain.jp/code/svrocsvm_analysis_all_e_python_pass.zip

購入していただくと解凍のためのパスワードがありますのでそちらをご利用ください。

またこちらのzipファイルに必要なスクリプトと関数があります。パスワードはかけていません。購入後に使い方の説明があります。

http://univprofblog.html.xdomain.jp/code/supportingfunctions.zip