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仕事や研究において、外れ値の検出やモデルの適用領域の設定を行うためOne-Class Support Vector Machine (OCSVM) をする方もいらっしゃると思います。OCSVMの実用的かつ実践的な方法はこちらに書きました。

しかし、OCSVMのやり方はわかっても、実際にOCSVMができるようになるわけではありません。ネットでOCSVM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OCSVMを行うには、ちょっと難しいんですよね・・・。

そこでコピペするだけでOCSVMを実行可能なプログラムを作りました。以下に示す形式のデータ(data.csv, data_prediction.csv)さえ準備すれば、R言語でOCSVMが可能です (必要なソフトウェアは下に示してあります)。

●必要なもの

・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。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。)

・予測用データのcsvファイル [data_prediction.csv]

予測用データはdata.csvで作ったOCSVMモデルに入力す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。準備できない場合はdata.csvと同じものでファイルの名前をdata_prediction.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。

実行結果として、下の図のように
・data.csvに対するOCSVMの出力結果がCalculatedY.csvというファイルに
・data_prediction.csvに対するOCSVMの出力結果がPredictedY.csvというファイルに
保存されます。

R言語で必要なものは以下の通りです。
R
RStudio [こちらではVersion 0.99.879です]

もちろんOCSVM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言語のプログラムは有料コンテンツとします。ただペットボトル一本分で、こちらに記載したOCSVMをすぐに実行できます。

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。

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。