タスクML-1_"R言語でSVMを体験する"
R言語プログラム[1]がもつアヤメのデータのセット（データセット）を使って，「分類問題」を体験します．R言語には，練習用にたくさんのデータセットが含まれています（Documentation for package ‘datasets’ ）．アヤメのデータは，3種類類のアヤメ（setosa，versicolor，virginica）のデータを含みます．３種類のアヤメのそれぞれ50本のデータで，各データは，がく片(sepal)と花弁(petal)のそれぞれの長さと幅の数値から構成されます．がく片(sepal)と花弁(petal)をイメージできないという人はWikipediaの「萼（がく）」のページに写真があるので見てみてください．
ここでの体験は，SVMを使って，がく片と花弁の数値からアヤメの種類を判定するという体験です．SVMは，いくつかのグループに区別されたデータをもとに，未知のデータがどのグループのものであるかを予測する機械学習手法です．アヤメのデータで考えると，「アヤメの種類」がグループ分けになります．「アヤメの種類」が分かっているデータを使って，学習器を作り，アヤメの種類はわからないが，がく片と花弁の長さと幅の数値から「アヤメの種類」を予測することを目指します．どういう仕組みで判定されるかは，演習を進めながら理解していきましょう．
アヤメのデータを2つに分けます．ひとつは，コンピュータが学習するためのデータです．これを教師データまたはトレーニングデータ(training data)と呼びます．もうひとつは，アヤメの種類がわからないデータです．実際にはアヤメの種類は分かっていますが，わからないという設定で進めます．この判定されていないデータのことを，いまはテストデータ(test data)と呼びます．いまから扱うデータは，３種類のアヤメの50本ずつのデータなので，全部で150個(３種*50本)のデータです．150のデータを2つに分けます．ひとつはトレーニングデータで，もうひとつはテストデータです．
ここから先は R notebook を利用して次の手順でSVMによる分類を体験します．
- R notebookの基本
- データセットirisの確認
- トレーニングデータとテストデータの生成
- SVMの体験
- SVMによる結果の評価と感想を共有しよう
- SVMの利用イメージを投稿しよう
次の演習に取り組んでください．
[演習] アヤメのデータを確認する
この演習用にR notebookのファイル「Task-ML-1.ipynb」を提供します．ファイル「Task-ML-1.ipynb」をダウンロードし，https://rnotebook.ioの環境で開き，演習に取り組んでください．https://rnotebook.ioの環境で，R notebookのファイル「Task-ML-1.ipynb」を開いて，次の(1)から(6)を確認してください．操作方法はR notebookのファイル「Task-ML1.ipynb」に記述しています．
[注意1] R notebookのファイル「Task-ML-1.ipynb」をダウンロードするには，下のリンク「Task-ML-1.ipynb」を右クリック（Ctrlキー＋クリック）して，「別名でリンク先を保存」を選び，適当な保存場所に保存してください．
[注意2] https://rnotebook.ioの環境構築は，「Jupyter R notebookの作成方法」の(1)(2)を参照してください．
[注意3] R notebookのファイル「Task-ML1.ipynb」をhttps://rnotebook.ioの環境で開く方法は，「Jupyter R notebookのファイルを利用する方法」を参照してください．
演習用ファイル：Task-ML-1.ipynb
（プレカンファレンス用 https://rnotebook.io/anon/e162193bc3cda157/notebooks/Task-ML-1.ipynb# ）
(1) R notebookの基本
(2) データセットirisの確認
(3) トレーニングデータとテストデータの生成
(4) SVMの体験
(5) SVMによる結果の評価と感想を共有しよう
(6) SVMの利用イメージを投稿しよう