こんにちは、アルバイトの熊澤です。

自分は今、ガンマーカプロジェクトの統計の部分を担当させてもらっています。

この前のブログでメタアナリシスについて少し書きましたが、今回のプロジェクトではメタアナリシスを使うのは難しそう．．．

なので、解決案としてSVMを使ってみてはどうだろうかとなりましたので、それについて書いていきたいと思います。

SVMってなに？

自分はSVMという単語自体聞いたことがなかったのですが、みなさん知っていますか？

まず、SVMというのは、2つのクラスの識別面をマージンが最大になるようにする識別手法です。

少し触ってみる

問一だけやってみた！

問題はこちら

library(kernlab)
auth <- read.table("CodeIQ_auth.txt")
mycoins <- read.table("CodeIQ_mycoins.txt")
svm <- ksvm(V3 ~., data=auth)
result  0.5, 1, 0), "ans.txt", quote=F, col.names=F, row.names=F)

こちらのサイトで例題等が載っているので、みなさんやってみるといいかも！

まとめ

これってまんまガンマーカに使えるじゃないですか！！！！
まずはデモデータを作成してSVMに突っ込んでみようと思います。
ちゃんと分類できるといいなあ．．．

参考文献

http://www.sist.ac.jp/~kanakubo/research/neuro/supportvectormachine.html

https://www1.doshisha.ac.jp/~mjin/R/31/31.html

http://www.neuro.sfc.keio.ac.jp/~masato/study/SVM/SVM_1.htm