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  3. R で学ぶネットワークデータの予測分析
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演習

Relational Neighbor Classifier（関係近傍分類器）

この演習では、ネットワークベースの単純な分類器である relational neighbor classifier を適用します。 これは、隣接ノードのクラスラベルを使って、ネットワーク内の各ノードの解約確率を計算します。
たとえば、下のネットワークでは赤が解約者、白が非解約者を表すとき、青ノードの解約確率は 0.4 です。

Relational neighbor classifier

それぞれの顧客について、解約した近傍数と解約していない近傍数を表す 2 つのベクトル ChurnNeighbors と NonChurnNeighbors が与えられています。

指示

100 XP
  • 関係近傍分類器を用いて、各顧客の解約確率 churnProb を計算します。
  • which() を使って、解約確率が最も高い顧客を特定します。このベクトルを mostLikelyChurners と名付けます。
  • mostLikelyChurners を使って、解約確率が最も高い顧客の ID を求めます。