foss4 g2013 geoｘcode_sengoku

GEOｘCODE　～一歩先行くFOSS4G～

東京大学　空間情報科学センター博士課程　仙石裕明 @xianshiyuming

テクニカル・セッション

FOSS4GでRubyでできること

自己紹介

仙石裕明（せんごく　ひろあき）専門はマイクロシミュレーション！東京大学　空間情報科学センター柴崎亮介研究室　博士課程在籍合同会社マイクロベース　代表 NPO伊能社中副理事長

h9p://microgeodata.com/

h9p://www.iknowshachu.org/

public class HelloWorld { public staJc void main(String[] args) {

System.out.println("Hello,World!"); } }

puts "Hello,World!"

Java

Ruby

public class HelloWorld { public staJc void main(String[] args) {

System.out.println("Hello,World!"); } }

puts "Hello,World!"

Java

Ruby

じぇじぇじぇ!!! 簡単すぎてやばい!!

(' jjj ’)

GISデータの読み込みや基本的な機能も簡単！

GeoRuby

RGeo sqlite3

PostGIS

geokit

難しい計算は外部に任せる！

ruby-‐opencv

RMagick mecab-‐ruby

DEMO

価格形成には多くの変数が絡んでそう。得に不動産は立地が大事と聞く。 GISを使って、建物からpgrouJngで「最寄駅までの距離」を推定しよう！

不動産賃料を推定したい！！

DEMO

略時間かかるので飛ばします

DEMO

不動産賃料を機械学習（ランダムフォレスと）で簡単に推定してみる

※ここでは簡易的な推計を行います

require 'rsruby' r = RSRuby::instance cor = r.eval_R(<<-‐RCOMMAND)

library(randomForest) data <-‐ read.csv(“mansion.csv",header=T) ndata <-‐ nrow(data) ridx <-‐ sample(ndata, ndata*0.5) data.learn <-‐ data[ridx,] data.test <-‐ data[-‐ridx,] forest <-‐ randomForest(price~.,data = data.learn) predict <-‐ predict(forest, newdata = data.test, type = "class") cor(predict, data.test[,5])

RCOMMAND puts cor

Rを呼び出すライブラリ

RCOMMAND内にRのソースコードを囲む

ランダムフォレスとの関数

コード量にすると、これだけ。

統計学とか機械学習とか Springerの難しい本で理解するの大変

大枠を理解したい。まず試してみたい。そんなときにすぐに試せる。

Rubyでデータ収集・加工して、ライブラリをつかってすぐに試す

Rubyのライバル？

Wikipedia: h9p://ja.wikipedia.org/wiki/ファイル:Python molurus тигровый питон.jpg

無理無理！次元が違うって

(' jjj ’) Wikipedia: h9p://ja.wikipedia.org/wiki/ファイル:Python molurus тигровый питон.jpg

FOSS4Gだと Pythonが優勢？？

Rubyだって負けてません

Rubyの良いとこ

RGeo リアルタイム延焼シミュレーションのバックエンド

h9p://2010.rubyworld-‐conf.org/ja/program/B-‐6/

開発者が身近にいる

h9p://www.atmarkit.co.jp/news/201104/14/sora.html

中学生のコミッタ！！（2011年当時）

Rubyはサービス・プロトタイプの開発好き・スタートアップには向いてる？

私的結論

現時点ではFOSS4Gの用途においてはPythonの方が上かも…

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