Q&A
前提・実現したいこと
naiveBayes機械学習初学者、R超初心者です。
カーネル密度推定を行いたく、
density()を用いて分布を推定しplotはできるのですが、
その分布を関数として使用する方法が見当たりません。
（testデータの値のうちの一つ(1次元)を引数として与え、
その値の確率密度を返して欲しいです。）
R-tipsは一通り読んだのですが見当たりませんでした。
よろしくお願いしますm(__)m
回答1件
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irisの1列目のデータを例にして
R
1dens <- function(a,b) {density(iris[,1],n=b)$y[which(abs(density(iris[,1],n=b)$x-a)==min(abs(density(iris[,1],n=b)$x-a)))]} 2 3dens(7,100) 4dens(7,10000) 5dens(7,1000000)
関数densはaの確率密度を返します。
bを大きくするほど正確になります。
以下は視覚的に結果を確認するためのコードです。
R
1densplot <- function(a,b) { 2plot(density(iris[,1])) 3segments(a,dens(a,b),a,0,col=2) 4segments(a,dens(a,b),min(density(iris[,1])$x),dens(a,b),col=2) 5} 6 7densplot(7,10000)
投稿2019/02/11 13:50
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