続・Rも後一歩足りない

　昨日は適当に書き過ぎたので，今日はもう少し丁寧に何が足りなかったのかを書こうと思う．

やりたいこと

　決定木のCARTというアルゴリズムを使った分析．さらにCARTで作った木の枝刈り(pruning)や各変数の重要度(feature importance)算出もやりたい．

pythonのscikit-learnができること・できないこと

　scikit-learnの中にあるDecisionTreeクラスは，各変数の重要度を算出することが出来るのだけど，枝刈りができない．

Rのrpart・mvpartができること・できないこと

　rpart・mvpartは枝刈りは出来るのだけど，各変数の重要度を算出できない．ただ，このサイト(http://www.redbrick.dcu.ie/~noel/R_classification.html)に変数の重要度を算出するプログラム「importance.R」のソースが貼ってあり，もしかして出来るのか！？と試してみると，結果が全部0になって上手くいかない．

まとめ

　まとめると，scikit-learnもRもやりたい事に後一歩足りないという感じ．昨日も書いたけど，結局自分で作るのが色んな意味で良さそうなのでpythonを使って自作しますー．ただ３日本気だして作れる気がしなかったら，また別の方法を考えようかな．

参考資料

scikit-learn_DecisionTree：

http://scikitlearn.org/0.13/modules/generated/sklearn.tree.DecisionTreeClassifier.html#sklearn.tree.DecisionTreeClassifier

R_mvpart：

http://cran.r-project.org/web/packages/mvpart/mvpart.pdf