はじめに
Kaggleが流行ってる。Kaggleは一言で言えば機械学習のコンテストサイトみたいなものだ。Kaggleは近々力試しがてらデビューしてみようと思うので、詳細については別の記事で紹介する。そのKaggleで流行ってる機械学習手法がXgboostだ。もしかしたら「流行っていた」であって、今はやっぱり深層学習（Deep Learning）なのかもしれないが、使ったことなかったので使ってみる。ちなみに筆者は機械学習が専門の研究職で、C言語のSVMで車載カメラの画像から歩行者を検出する研究からスタートし、JavaのSVMで自然言語処理、最近はPythonのChainer（CNN）で画像処理なんかをやっていた。今回はRでXgboostを使う。これまでRを使う必要がなかったので、今回が初めてのRになる。
Rのインストール
Rのインストール＝CRANのインストールである。
こちらから「Download R for Windows」を選択し、「base」をクリックする。2016年6月27日時点での最新版は3.3.1だったので「Download R 3.3.1 for Windows」というリンクが出ている。これをクリックしてインストーラをダウンロードする。インストーラを起動すればRのインストールは完了する。よくわからない人はとりあえず全部Yesで良い。32bit版か64bit版かはインストーラを起動してから選択するようになっている。
Xbgoostのインストール
Rのインストールが完了すると、デスクトップにRのアイコンがあるはず。それを起動する。
コンソール上で
install.packages("xgboost")
と入力すればインストールは完了する。
動作確認
こちらのブログを参考に、MNISTの小さいデータでテストをしてみる。Xgboostのパラメータはこちらにあるが、かなり多い。ちょっと古いけどこちらに有志による日本語版。 ちょっと時間がなくなったので、続きは次回。
