スマホでサポートベクターマシン (Support Vector Machine, SVM) ができるプログラムを作成しました。SVMの実用的方法についてはこちらをご覧ください。

しかし、SVMのやり方はわかってSVM自体のソースコードはあっても、実際にSVMができるようになるわけではありません。ネットでSVMのプログラミングを説明しているページはいくつもありますが、実際に自分の手でSVMを行うには、いくつものページを調べる必要があり一手間かかります。またすべてスマホで済ませてしまう方々にとってはさらにハードルが高くなります。

そこで、R-Fiddleを利用して、スマホでコピペするだけでSVMを実行可能なプログラムを記載しました。R-Fiddleはweb上でR言語のプログラミングが可能になるページです。以下に示す形式のデータ(data.csv, data_prediction1.csv, data_prediction2.csv)さえ準備すれば、RによりスマホでSVMが可能です。

●必要なもの

・モデル構築用データのcsvファイル [data.csv]

下図のように、一番上が変数の名前、一番左がサンプルの名前です。一番左の変数が目的変数Yであり各サンプルのカテゴリを1もしくは-1で表します。Yの右が説明変数Xです。サンプルの名前と変数の名前はすべて異なるものにしてください。またファイル内に日本語があるとエラーになってしまうため、変数の名前やサンプルの名前はローマ字や数字にしてください。

・予測用データ1のcsvファイル [data_prediction1.csv]

予測用データ1は目的変数Yの値が分かっている予測用データです。data.csvと説明変数の種類および個数を揃える必要があります。data.csvと同様に各サンプルのカテゴリを1もしくは-1で表します。準備できない場合はdata.csvと同じもので名前をdata_prediction1.csvとしてください。下図のように、一番上が変数の名前、一番左がサンプルの名前です。一番左の変数が目的変数Yでありその右が説明変数Xです。サンプルの名前はすべて異なるものにしてください。またdata.csvと同様にファイル内に日本語があるとエラーになってしまうため変数の名前やサンプルの名前は注意してください。

・予測用データ2のcsvファイル [data_prediction1.csv]

予測用データ2は目的変数Yの値が分かっていない予測用データです。data.csvと説明変数の種類および個数を揃える必要があります。準備できない場合はdata.csvの説明変数だけ取り出したもので名前をdata_prediction2.csvとしてください。下図のように、一番上が変数の名前、一番左がサンプルの名前です。サンプルの名前はすべて異なるものにしてください。サンプルの名前はすべて異なるものにしてください。data.csvと同様にファイル内に日本語があるとエラーになってしまうため注意してください。

data.csv, data_prediction1.csv, data_prediction2.csvはweb上に置く必要があります。Dropboxなどアプリを使用すると良いと思います。そして4,5,6行目の

http://univprofblog.html.xdomain.jp/dataclass/data.csv
http://univprofblog.html.xdomain.jp/dataclass/data_prediction1.csv
http://univprofblog.html.xdomain.jp/dataclass/data_prediction2.csv
をそれぞれdata.csv, data_prediction1.csv, data_prediction2.csv を置いた場所に変更してください。

最初は、プログラムでは

http://univprofblog.html.xdomain.jp/dataclass/data.csv
http://univprofblog.html.xdomain.jp/dataclass/data_prediction1.csv
http://univprofblog.html.xdomain.jp/dataclass/data_prediction2.csv

のサンプルデータを使用することになっています。最初にご利用ください。

実行結果の例を下に示します。

必要なことは、R-Fiddle(http://www.r-fiddle.org/#/)においてプログラムをコピペして、4,5,6行目の

http://univprofblog.html.xdomain.jp/dataclass/data.csv
http://univprofblog.html.xdomain.jp/dataclass/data_prediction1.csv
http://univprofblog.html.xdomain.jp/dataclass/data_prediction2.csv

をご自身のデータを置いた場所に変更して『Run Code』を押すだけです。

SVM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。Rの３つのプログラムは有料コンテンツとして記載します。有料ではありますが、どれもコピペすればこちらに記載したSVMがすぐに実行可能です。みなさまからいただいたお金はこれからの研究資金として使用させていただきます。サポートしていただいた皆さまにお礼申し上げます。