R
!!!判別分析

library(MASS)

*カテゴリー変数が二値
*２つ以上のスコア


!全体のデータをランダムに半分ずつに分ける sample()
*トレーニングデータ
*テストデータ
!トレーニングデータを使って判別モデルを作成
モデル <- <<lda>>(カテゴリー変数 ~ 変数A + 変数B, トレーニングデータ)

!テストデータで検証
*モデルを使って、テストデータを予測して（あてはめて）みる
予測結果 <- <<predict>>(モデル, テストデータ)

!判別率の確認
 install.packages("caret", dependencies =T)
 library(caret)

<<confusionMatrix()>>を使う
*このとき、予測結果のオブジェクトの中の class に予測値が入っている
{{pre
> confusionMatrix(予測結果$class, テストデータ$gender)
Confusion Matrix and Statistics

          Reference
Prediction Female Male
    Female   2306  191
    Male      198 2305
                                          
               Accuracy : 0.9222          
                 95% CI : (0.9144, 0.9295)
    No Information Rate : 0.5008          
    P-Value [Acc > NIR] : <2e-16          
                                          
                  Kappa : 0.8444          
                                          
 Mcnemar's Test P-Value : 0.761           
                                          
            Sensitivity : 0.9209          
            Specificity : 0.9235          
         Pos Pred Value : 0.9235          
         Neg Pred Value : 0.9209          
             Prevalence : 0.5008          
         Detection Rate : 0.4612          
   Detection Prevalence : 0.4994          
      Balanced Accuracy : 0.9222          
                                          
       'Positive' Class : Female 
}}


!!群馬大の青木先生の「判別分析」スクリプト