製造業関連情報総合ポータルサイト@engineer
WEB営業力強化支援サービスのご案内
研究・技術・事業開発のためのセミナー/書籍 サイエンス&テクノロジー
イベント

3/14【セミナー】決定木分析ノウハウ

  • このエントリーをはてなブックマークに追加
  • @engineer記事クリップに登録
半導体、電気、電子、通信  / 2018年01月10日 /  ロボット IT・情報通信 電子・半導体
イベント名 決定木分析ノウハウ
開催期間 2018年03月14日(水)
10:30~16:30
会場名 東京・品川区大井町 きゅりあん 6F 中会議室
会場の住所 東京都
地図 https://www.science-t.com/st/cont/id/16431
お申し込み期限日 2018年03月13日(火)15時
お申し込み受付人数 30  名様
お申し込み

~CART法アルゴリズムの基礎・応用からRによる解析実演まで~

機械学習やデータマイニングを始めて、決定木について詳しく学びたいと思ったことはありませんか?疑問やスキル不足を集中的に補って、一つずつステップアップしてくためにぜひご利用ください。基礎的な知識からRによる解析の実演まで、実務に応用しやすいように丁寧に解説します!
 
講師

 

 (株)メドインフォ 代表取締役 医学博士 嵜山 陽二郎 氏


【専門】医療統計学、薬物動態学、データマイニング、機械学習

 

 受講料(税込)

 

48,600円(本体45,000円+税3,600円)※資料・昼食付
キャンペーン!2名同時申込みで1名分無料(1名あたり定価半額の24,300円)

 

 趣旨

 

  社会の進化に伴い、統計学の環境が大きく変化しています。データサイズが大きくなっているのはもとより、データ解析の方法が多様化してきており、データマイニングや機械学習のような新しい手法が求められるようになってきています。なかでも、活発に研究されている代表的な方法の一つが、決定木アルゴリズムによる分析法です。これは、応答に対する何等かの基準で応答に関与する説明変数を再帰的に分割しながらモデルを構築する統計的方法です。データに潜む要因構造があたかも「木」のように視覚的に表現されるためこのように言われています。とりわけCART(Classification and Regression Tree)法は、現在数多くの統計パッケージに実装されており、医学・環境科学・計量経済学・認知心理学といった様々の分野で応用例が報告されています。さらにCART法の長所を保持しながら アンサンブル学習法を介して、より強力な予測精度をもつ手法(Bagging法、RandomForest法など)が多数開発されてきています。
 今回のセミナーでは、決定木分析の基礎知識を先ずはCARTを中心に習熟し、次いでCART法のアルゴリズムを踏襲し発展させた様々な手法について知識を深めます。さらに、セミナーでは実際にRを使用した解析を実演し、実務にすぐに応用できるように導きます。

 

 プログラム

 

<得られる知識・技術>

・ 決定木アルゴリズムの基礎知識
・ Rによる決定木アルゴリズムのプログラミング手法

 

<受講対象>

・ 決定木アルゴリズムを機械学習手法の一環として身につけたい方
・ 古典的統計手法では解決困難な課題に直面している方


<プログラム>

 1.分類回帰木(CART)
 1.1 木の成長過程
 1.2 Gini係数
 1.3 木の刈込み過程
 1.4 最適な木の決定
 1.5 RによるCART法の例示

2.多変量回帰木法
 2.1 多変量回帰木法の概要
 2.2 Rによる多変量回帰木法

3.検定統計量に基づく決定木アルゴリズム
 3.1 検定統計量に基づく決定木の概要 
 3.2 条件付き推測樹木
 3.3 Rによる条件付き推測樹木の例示
 3.4 ハイブリッド型樹木法の概要
 3.5 Rによるハイブリッド型樹木法の例示

4.多変量適応型回帰スプライン法(MARS法)
 4.1 MARS法について
 4.2 MARS法・の2値応答に対する拡張
 4.3 RによるMARS法の例示
 4.4 柔軟判別分析
 4.5 Rによる柔軟判別分析の例示 
 4.6 論理回帰法
 4.7 Rによる論理回帰法の例示

5.データ・ピーリング法
 5.1 PRIM法の概要
 5.2 RによるPRIM法の例示
 5.3 アソシエーションルール分析
 5.4 Rによるアソシエーションルール分析の例示

6.ブースティング法に基づくアンサンブル法
 6.1 アダブースト法
 6.2 Rによるアダブースト法の例示
 6.3 多重加法型回帰木法(MART法)の概要
 6.4 RによるMART法の例示

7.ブートストラップ法に基づくアンサンブル学習法
 7.1 Bagging法
 7.2 RによるBagging法の例示
 7.3 RandomForest法
 7.4 RによるRandomForest法の例示 

  □質疑応答・名刺交換□

[キーワード] 決定木 アルゴリズム R 分類回帰木 CART MARS PRIM MART Boosting Bagging RandomForest

 

━━━━━━━━━━━━◆キャンペーンについて◆━━━━━━━━━━━━━━━━━━

≪お申し込み方法≫

 お申し込みページ一番上の連絡事項欄に「2名同時申込み」希望の旨と、

 2人目の受講者様の情報(お名前・メールアドレスは必須)をご入力ください。

 住所等が申込者様と同一の場合は、省略いただいて結構です。

・2名様ともS&T会員登録をしていただいた場合に限ります。詳細は別途ご連絡いたします。

・同一法人内(グループ会社でも可)による2名同時申込みのみ適用いたします。

・3名様以上でお申込みの場合、3人目以降は定価の半額で受講できます。

・受講券、請求書は、代表者にご郵送いたします。

・請求書および領収書は1名様ごとに発行可能です。ご希望の場合はお知らせください。

・他の割引は併用できません。

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

---------------------------------------------------------------------------------------

○お申し込み後、サイエンス&テクノロジーより確認のご連絡を差し上げます。

○受講料は銀行振込、または当日会場にて現金でお支払いください。

お申込み後、ご都合が悪くなった場合は代理の方のご出席も可能です。

やむなくキャンセルされる場合は、下記のキャンセル規定で承ります。

◇キャンセル規定◇

開催日から逆算(営業日:土日・祝祭日等を除く)いたしまして、

・開催7日前以前でのキャンセル: キャンセル料はいただきません

・開催3~6日前でのキャンセル: 受講料の70%

・開催当日~2日前でのキャンセル・欠席: 受講料の100%

※受講料入金後での7日前以前のキャンセルについて、返金の手続きが発生した場合の振込手数料はお客様負担とさせていただきます。

---------------------------------------------------------------------------------------

※お申し込み詳細についてはQ&Aにも掲載しております。

  • HOME
  • イベント セミナー
  • 製品・技術 技術書籍
  • Q&A
  • 会社概要
  • お問い合わせ
サイト内検索
ページカテゴリ一覧
新着ページ
月別ページ