Понимание основ анализа данных и пакетов машинного обучения
Если вы интересуетесь анализом данных и программированием, возможно, вы слышали о языке R. Это мощный язык программирования, который в последние годы становится все более популярным. Это руководство предоставит вам все, что вам нужно знать о языке R, от его истории и основных концепций до более сложных тем и приложений.
Введение в R
R — это язык программирования и среда для статистических вычислений и графики. Впервые он был разработан в начале 1990-х годов Россом Ихакой и Робертом Джентльменом из Оклендского университета, Новая Зеландия. С тех пор он превратился в мощный инструмент для анализа данных, визуализации и машинного обучения.
R — это программное обеспечение с открытым исходным кодом, что означает, что его можно использовать бесплатно и любой может изменить его. Он также очень гибкий и настраиваемый, с тысячами доступных пакетов для загрузки, которые расширяют его функциональные возможности.
История Р
Разработка R началась в начале 1990-х годов в Оклендском университете, Новая Зеландия. Росс Ихака и Роберт Джентльман, преподаватели Департамента статистики, хотели создать простой в использовании, бесплатный и обеспечивающий доступ к современным статистическим методам программный пакет.
В течение следующих нескольких лет Ихака и Джентльмен работали над языком R, улучшая его синтаксис и добавляя новые функции. Они выпустили первую версию R в 1995 году, и она быстро завоевала популярность среди статистиков, аналитиков данных и исследователей.
Сегодня R широко используется в научных кругах, промышленности и правительстве для анализа данных, статистического моделирования и машинного обучения.
Начало работы с R
• Установка R
Чтобы начать работу с R, вам сначала нужно загрузить и установить его на свой компьютер. R доступен для операционных систем Windows, Mac и Linux, и его можно загрузить с веб-сайта Comprehensive R Archive Network (CRAN).
• Настройка RStudio
RStudio — это интегрированная среда разработки (IDE) для R, которая предоставляет удобный интерфейс для написания и запуска кода R. Его можно бесплатно загрузить с веб-сайта RStudio.
• Интерфейс R
Когда вы запустите RStudio, вы увидите окно консоли, в котором вы можете вводить команды R и видеть их вывод. Вы также можете писать R-скрипты в RStudio, которые сохраняются в виде простых текстовых файлов с расширением «.R».
• R-пакеты
Пакеты R — это наборы функций и наборов данных, которые расширяют функциональные возможности R. Для загрузки доступны тысячи пакетов R, охватывающих широкий спектр тем и приложений. Чтобы установить пакет R, вы можете использовать функцию «install.packages()» в консоли R или использовать диспетчер пакетов RStudio.
Основные понятия R
• Типы данных в R
R имеет несколько встроенных типов данных, включая числовые, символьные, логические и факторные. Вы можете использовать функцию «class()», чтобы определить тип данных переменной или объекта в R.
• Переменные в R
В R переменные используются для хранения данных или значений. Вы можетеприсвоить значение переменной, используя оператор присваивания «‹-» или знак равенства «=». Например, «x ‹- 5» присваивает значение 5 переменной «x».
• Основные операции в R
R поддерживает различные арифметические и логические операторы, такие как сложение «+», вычитание «-», умножение «*», деление «/» и операторы сравнения «==», «!=», «‹», « ›», «‹=» и «›=». Вы можете использовать эти операторы для выполнения основных вычислений и логических тестов в R.
• Условные операторы в R
Условные операторы используются в R для выполнения различных блоков кода в зависимости от того, является ли определенное условие истинным или ложным. R поддерживает несколько типов условных операторов, включая операторы «if-else», операторы «switch» и функции «ifelse()».
• Петли в R
Циклы используются в R для многократного выполнения блока кода. R поддерживает несколько типов циклов, включая циклы for, циклы while и циклы repeat.
Манипуляции с данными с помощью R
• Импорт данных в R
R может импортировать данные из различных источников, включая файлы Excel, файлы CSV и базы данных. Вы можете использовать функцию «read.table()» или функцию «read.csv()» для импорта данных в R.
• Очистка данных в R
Очистка данных — это процесс выявления и исправления ошибок и несоответствий в данных. R предоставляет несколько функций и пакетов для очистки данных, в том числе пакет «dplyr» и пакет «tidyr».
• Преобразование данных в R
Преобразование данных — это процесс преобразования данных из одного формата в другой. R предоставляет несколько функций и пакетов для преобразования данных, в том числе пакет «reshape2» и пакет «plyr».
Визуализация данных с помощью R
• Базовое построение графиков в R
R предоставляет несколько функций и пакетов для создания основных графиков и диаграмм, включая функцию «plot()», функцию «barplot()» и функцию « hist()».
• Усовершенствованное построение графиков в R
Для более сложных графиков и настройки R предоставляет несколько пакетов, в том числе пакет «ggplot2» и пакет «решетка».
• Пакет ggplot2
Пакет ggplot2 — это мощный и гибкийпакет для создания визуализаций в R. Он позволяет создавать широкий спектр графиков и диаграмм, включая диаграммы рассеивания, гистограммы, линейные диаграммы и тепловые карты.
Статистический анализ с R
• Описательная статистика
Описательная статистика используется для обобщения и описания основных характеристик набора данных. R предоставляет несколько функций для расчета описательной статистики, в том числе «mean()», «median()», «sd()», и функции summary().
• Выведенный статистика
Логическая статистика используется, чтобы делать выводы о совокупности на основе выборки данных. R предоставляет несколько функций и пакетов для логической статистики, включая «t.test()». и функцию «lm()» для линейного регрессионного анализа.
• Регрессивный анализ
Регрессионный анализ – это статистический метод, используемый для моделирования взаимосвязи между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными. R предоставляет несколько функций и пакетов для регрессионного анализа, включая функцию «lm()» и функцию «glm()».
Машинное обучение с R
• Обзор машинного обучения
Машинное обучение — это область искусственного интеллекта, которая фокусируется на разработке алгоритмов и моделей, которые могут учиться на данных. R предоставляет несколько пакетов для машинного обучения, в том числе пакет caret, пакет randomForest и пакет gbm.
• контролируемое обучение
Обучение с учителем — это тип машинного обучения, при котором модель обучается на размеченных данных, чтобы делать прогнозы или классифицировать новые, неразмеченные данные. R предоставляет несколько функций и пакетов для контролируемого обучения, в том числе пакет «glmnet», пакет «rpart» и пакет «knn». .
• Неконтролируемое обучение
Неконтролируемое обучение — это тип машинного обучения, при котором модель обучается на неразмеченных данных для выявления шаблонов или структур в данных. R предоставляет несколько функций и пакетов для обучения без учителя, включая функцию «kmeans», функцию «hclust» и функцию «pca».
• Оценка и выбор модели
Оценка и выбор модели — важный этап машинного обучения, который включает тестирование и сравнение различных моделей, чтобы определить, какая из них лучше всего работает на новых, неизвестных данных. R предоставляет несколько функций и пакетов для оценки и выбора модели, в том числе пакет «caret» и пакет «e1071».
Приложения R
• Наука о данных
R широко используется в области науки о данных для анализа данных, визуализации и машинного обучения. Он особенно хорошо подходит для таких задач, как исследовательский анализ данных, очистка и преобразование данных, а также прогнозное моделирование.
• Финансы
R также широко используется в области финансов для решения таких задач, как управление рисками, оптимизация портфеля и финансовое прогнозирование. Его мощные статистические и моделирующие возможности делают его хорошо подходящим для этих приложений.
• Биология
R используется в области биологии для таких задач, как геномный анализ, экологическое моделирование и анализ изображений. Его гибкость и расширяемость делают его подходящим для этих разнообразных приложений.
• Социальные науки
R используется в социальных науках для таких задач, как анализ опросов, анализ социальных сетей и анализ текста. Его способность обрабатывать и анализировать большие и сложные наборы данных делает его подходящим для этих приложений.
Заключение
В заключение, язык R является мощным инструментом для анализа данных, визуализации и машинного обучения. Он имеет богатую историю и активное сообщество пользователей и разработчиков. Благодаря своей гибкости и расширяемости он хорошо подходит для широкого спектра приложений в таких областях, как наука о данных, финансы, биология и социальные науки.
Часто задаваемые вопросы
Трудно ли выучить R?
R может быть сложным для изучения, особенно для тех, у кого мало опыта программирования. Тем не менее, с практикой и самоотверженностью, это определенно возможно освоить.
Можно ли использовать R для анализа больших данных?
Да, R можно использовать для анализа больших данных, хотя для обработки больших наборов данных могут потребоваться дополнительные инструменты и пакеты.
Как лучше всего изучать R?
Существует множество ресурсов для изучения R, включая онлайн-курсы, учебники и учебные пособия. Важно найти метод, который лучше всего подходит для вашего стиля обучения.
Лучше ли R, чем Python, для анализа данных?
Это зависит от конкретной задачи и предпочтений пользователя. И у R, и у Python есть свои сильные и слабые стороны, и лучший инструмент для работы может варьироваться в зависимости от ситуации.
Можно ли использовать R для веб-разработки?
Хотя R обычно не используется для веб-разработки, существуют пакеты и инструменты для создания веб-приложений и информационных панелей в R.
🐼
