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2014年7月15日 (火)
こんなことを書くと年寄りだと馬鹿にされちゃうかもしれないんですけど、ふだんRというオープンソースのソフトウェアを使っていて、やはりふと不安になることがある。このパッケージ、本当に正しい結果を返してくれているのだろうか、という不安である。たとえばMASSパッケージやsurvivalパッケージのような標準パッケージならともかく、歴史の浅いマイナーなパッケージの場合、プログラムが多少誤っていたとしてもなかなか気づかれないだろうし、開発者はテヘペロで済ませてしまうのではなかろうか。その点、プロプライエンタリな分析ソフトの老舗・SASならば、万が一プロシジャがちょっとしたバグを含んでいたりマニュアルに誤りがあることが露見しようものならば、嵐のようなフラッシュと怒号の中で役員たちが泣き崩れ、開発者とその一族郎党犬猫に至るまでが釜ゆでの刑に処せられ、ノースカロライナ州の本社敷地にまたひとつ慰霊碑が立つ。(すいません嘘です)
というわけで、ふだん使っているRパッケージについては、なにかこうオフィシャルな... っていうんですかね、そういう種類の文章に目を通しておこないと、なんだか落ち着かない。もちろん、別に読んだからどうってことはないんだけど、まあ気持ちの問題である。
Karatzoglou, A., Meyer, D., Hornik, K. (2006) Support Vector Machines in R. Journal of Statistical Software, 15(9).
サポート・ベクター・マシンのRパッケージを比較した論文。最初にSVMの原理を説明(だんだん頭が煮えてくる)、さまざまなカーネルを紹介(だんだんどうでもよくなってくる)、そして実データを用いながら各パッケージの特徴を詳細に紹介(もはやほとんど理解できない)。速度を比較し、最後にまとめの比較表。
紹介されているのは、kernlabパッケージのksvm(), e1071パッケージのsvm(), klaRパッケージのsvmlight(), svmpathパッケージのsvmpath()。うぐぐぐ。なんだかよくわからんが、まあ素人はkernlabかe1071を使っていればいいのだろうか。前者はカーネルがいろいろ選べる、後者はスパース・マトリクスがそのまま食える、とかなんとか。
論文：データ解析(-2014) - 読了：Karatzoglou, Meyer, Hornik (2006) サポート・ベクター・マシンのRパッケージ品定め