purrrとbroomで複数の回帰モデルを効率的に管理する - REVISIO Tech Blog
はじめまして。データサイエンティストの森下です。 TVISIONでは探索的にデータを見てく段階では、可視化に加えて複数の回帰モデルを作成して検討する、ということをよくやっています。 モデルの数が少ない場合は個別にモデルを作成してsummary()で見ていく事もできますが、モデルの数が増えるにつれてそのやり方では管理が難しくなってきます。 そこで、本記事では、purrrのmap()とbroomのtidy(), glance()を用いて複数の回帰モデルを効率的に扱う方法を紹介したいと思います。 まずはライブラリを読み込みます。tidyverseはデータハンドリングと可視化のためのパッケージ群です*1。 tidymodelsはモデリングをtidyなやり方で統一的に扱えるようにするパッケージ群になります。今回はbroomのみ用いますが、後日他のパッケージの紹介記事も書ければと思っています。 lib
Rのおすすめパッケージ2019年版 | marketechlabo
Rのおすすめパッケージをアップデートしてまとめた。定番の分析手法をはじめ、可視化やデータ処理に便利なものなど、幅広く紹介した。中にはマストというものもあるし、意外と知られていないがインストールしておくと便利なものまで、使い方の例も挙げて説明している。 ミドルウェア的なレイヤーのライブラリ（must） curl ファイルをwebからダウンロードするときに使う。 データファイルやパッケージのダウンロードが発生する処理で内部的に使われるライブラリで、他のパッケージのインストールの際に同時にインストールされることが多く、意識されることは少ないパッケージ。たまに依存関係の問題でも解決されずに未インストールの場合があるので、明示的にインストールする必要がある。 read.csv('https://...') などのために必要。 devtools GitHubからのインストールなど。ほとんどがGitHu
Python でデータ分析するのに適したグラフツール3選
概要 Python でのデータ分析作業に向いたグラフ作成ツールの機能比較です。Python のグラフ作成ツールといえば matplotlib ですが、正直言って煩雑な構文で、こういった作業に向かないと思います。そこで、今回は使えそうな以下の3つ+α1のパッケージについて、大雑把に紹介します。 plotnine altair seaborn (pixiedust) グラフ作成ツールに求められる要件 サンプルコードと結果だけ見たい場合はここは読み飛ばしても問題ないです。 たとえば pandas-profiling はデータフレーム内の全ての列に対して記述統計量をとり、簡易的なヒストグラムなんかも表示してくれますが、多くの場合それだけでは不十分です。高次元のデータから変数間の関係を読み取ることを意図していました。いわゆる探索的データ解析 (EDA) に近いものだと思います2。変数どうしの関係を様
統計言語 「R」の神はなぜ無償で貢献したのか
統計データを分析する際に使う「R」というプログラミング言語がある。無料のオープンソース・ソフトウェアで、Rを使えば、データの加工や操作、線形回帰、ランダムフォレストのような機械学習の分析、解析したデータの可視化が可能になる。「Python（パイソン）」と並び、統計分析を手がける人々に人気の言語だ。 Rはオープンソースのため世界中のエンジニアが修正や機能追加を進めている。その中で、データフレームの操作に特化した「dplyr（ディープライヤー）」やデータ可視化の「ggplot2（ジージープロット2）」など、人気のパッケージ開発で貢献した人物がいる。ソースコードの入力からコンパイルやデバッグまでが可能なRの総合開発環境を提供するRStudioのチーフ・サイエンティスト、ハドリー・ウィッカム氏だ。 ウィッカム氏が独力で作り上げたパッケージは今では大学の研究者からジャーナリストまで、数多くの人間が使
A/B テストで施策の効果を検証！エンジニアのための R 入門 - クックパッド開発者ブログ
こんにちは、買物情報事業部でサーバサイドの開発を担当している荒引 (@a_bicky) です。 今回のエントリでは R で A/B テストの結果検証を行う方法の一例について紹介します。 エンジニアでも自分の関わった施策の効果検証のために簡単な分析をすることがあるかと思いますが、そんな時にこのエントリが役立てば幸いです。 なお、次のような方は対象外です。 A/B テストや KPI の設計に興味のある方 この辺には全く触れません プログラミング初心者 わからない単語が大量に出てくるでしょう R で統計学や機械学習の手法をバリバリ使いたい方 世の中の “分析” の多くは集計処理がメインです Python, Julia など既に分析する上で使い慣れた言語・ツールがある方 今回のエントリ程度の内容であればわざわざ乗り換える必要もないでしょう OS は Mac を前提として説明するので、Windows
ggplot2 の自分用メモ集を作ろう - Triad sou.
プロットの作製 基本プロットを作る Geoms Aesthetics 違う種類のグラフを重ねる 参照線の追加 グループ分け 層別プロット スケールと軸 Scales 軸ラベルやタイトルの変更 軸の表示範囲を変更する 軸の左右の余白を削除する 軸表示の修飾 日時の軸スケール 軸区切り値の変更 軸スケールの変更 (変数変換) プロットのソート (離散型変数の水準をソートしてプロット) 座標系の反転：横向き箱ひげ図 極座標への変換：円グラフ 座標系のアスペクト比の指定 色セットの変更 ggplot2 のデフォルト色セットの定義 任意の色セットの利用 凡例 凡例位置の変更 凡例ラベルの変更 凡例の一部を削除する テーマ (グラフ背景・グリッドの色, マージン, フォント) Themes 定義済み theme の適用と編集 theme 要素と theme() の併用時の注意点 フォント変更 保存 g
ggplot2: きれいなグラフを簡単に合理的に
“The Grammer of Graphics” という体系に基づいて設計されたパッケージ。 単にいろんなグラフを「描ける」だけじゃなく「一貫性のある文法で合理的に描ける」。 Rのグラフ描画システムにはgraphicsとgridの2つが存在しており、 R標準のboxplot()やhist()などは前者の上に、 本項で扱うggplot2は後者の上に成り立っている。 使い方が全く異なるので、前者を知らずにいきなりggplot2から始めても大丈夫。 tidyverse に含まれているので、 install.packages("tidyverse") で一括インストール、 library(tidyverse) で一括ロード。 初学者向け講義資料2024 https://ggplot2.tidyverse.org https://r-graphics.org/ https://r4ds.hadle
Rで解析：データの特徴を一気に確認。「GGally」パッケージ
「ggplot2」パッケージを利用して多変数の特徴をプロットすることができるパッケージの紹介です。データの解釈に非常に便利なパッケージかと思います。また、複数のggplotオブジェクトのプロットが可能な「ggmatrix」コマンドも収録されています。 パッケージバージョンは2.1.2。実行コマンドはwindows 11のR version 4.1.2で確認しています。 パッケージのインストール下記、コマンドを実行してください。 #パッケージのインストール install.packages("GGally")実行コマンド詳細はコメント、パッケージのヘルプを確認してください。 #パッケージの読み込み library("GGally") ###データ例の作成##### n <- 50 TestData <- data.frame(Group = sample(paste0("Group", 1:
ggplot2 ライブラリで作った複数のグラフを1枚にまとめるには、gridExtra ライブラリが使える｜Colorless Green Ideas
統計解析ソフトRにおけるグラフ作成用ライブラリ ggplot2 で作った複数のグラフを格子状に並べて1枚にするには、gridExtra ライブラリの grid.arrange という函数が使える。 gridExtra ライブラリを用いた出力 統計解析ソフトRにおいて、グラフを作成するために非常によく使われているライブラリとして ggplot2 というものがある。このライブラリで作った複数のグラフを1枚にまとめたければ、gridExtra ライブラリの grid.arrange という函数が使える。この函数を使うと、ggplot2 で作ったグラフを、格子状に並べることができる。 具体例を見てみよう。以下の例では、それぞれ別のデータから、棒グラフ (chart_1)、散布図 (chart_2)、箱ひげ図 (chart_4)、ヒストグラム (chart_4) という4つのグラフを作成している。そ
ggplot2で2軸プロットをする - Qiita
2軸プロットが欲しくなるとき y軸が左右にあるいわゆる2軸プロットはExcelなんかでは簡単に作れるがggplot2では簡単には作れない。 つまりそもそもそんなもん作るなという話だが、欲しくなる場面はある。 例として気温(℃)と相対湿度(%)と飽差(Pa)をプロットする場合を挙げよう。飽差は気温と相対湿度から算出できる数値で、「乾きやすさ」の指標と考えてもらえればいい。 日常的な環境では、3つの変数のうち相対湿度が最も大きく変動するので、これらを1枚に収めると相対湿度の変動だけが目立ってしまう。したがって、相対湿度だけ第2軸に移してなんとかしたい、という動機が生ずる。 使用データ 上述の気温、相対湿度、飽差をプロットする例を想定し、次のように作成した。 ## function ---- svp <- function(t){ # 飽和水蒸気圧計算 Alduchov and Eskridge
ggplot2 パッケージによる可視化の際のラベルの重なりを防ぐ｜Colorless Green Ideas
ggrepel パッケージを使うと、ggplot2 パッケージによる可視化の際に、ラベルとラベルが重なって見にくくなることを防ぐことができる。 はじめに R の ggplot2 パッケージで散布図などを作るときに、データ点に対してラベルをつけたいということがあるだろう。そういったときに便利なのが、ggrepel パッケージである [1] 。この ggrepel パッケージを使えば、ラベル同士が重なることが抑制される [2] 。なお、以下では散布図の場合を扱うが、ggrepel パッケージは他の種類の可視化にも利用することができる。例えば、Matt Strimas-Mackey 氏は Mapping the Longest Commericial Flights in R という記事の中で、地図上のラベルが重ならないようにするためにこのパッケージを用いている。 使い方 まずは、必要なパッケー
Rでお遊び：何かに使えるかも？各都道府県を四角で表示！
各都道府県を四角で表示する日本地図データの紹介です。ggplot2パッケージなどで利用が可能です。 windows 11のR version 4.1.2で確認しています。 日本地図データの作成下記コマンドを実行してください。作業フォルダにJpanMiniMap.csvを保存します。 #tidyverseパッケージがなければインストール if(!require("tidyverse", quietly = TRUE)){ install.packages("tidyverse");require("tidyverse") } JpanMiniMap <- tibble( #都道府県名 Pref = c("北海道", "青森県", "岩手県", "宮城県", "福島県", "茨城県", "千葉県", "秋田県", "山形県", "新潟県", "栃木県", "埼玉県", "東京都", "群馬県"
Top 50 ggplot2 Visualizations - The Master List (With Full R Code)
Tutorial R Tutorial ggplot2 ggplot2 Short Tutorial ggplot2 Tutorial 1 - Intro ggplot2 Tutorial 2 - Theme ggplot2 Tutorial 3 - Masterlist ggplot2 Quickref Foundations Linear Regression Statistical Tests Missing Value Treatment Outlier Analysis Feature Selection Model Selection Logistic Regression Advanced Linear Regression Advanced Regression Models Advanced Regression Models Time Series Time Serie
⭐️手を動かしながら学ぶモダンなデータ操作とtidyなデータ（2015年版） - cucumber flesh
R Advent Calendar 2015の第一日目です。 今日はタイトルの通り、{dplyr}と{tidyr}パッケージを使ったデータの整形と集計処理について、実際のデータを交えながら紹介したいと思います（タイトルは流行りの本からとってきました。オマージュです）。 {dplyr}と{tidyr}パッケージ、関数の使い方を紹介した記事はあっても、実際のデータを扱った記事を検索しても、日本語の記事がほとんど見つからなかったので、tidyなデータ形式について普及させるために記事を書こうというところです。 一応、自分が集められたtidyデータについての記事へのリンクを貼っておきます。 R dplyr, tidyr でのグルーピング/集約/変換処理まとめ - StatsFragments メモ：dplyr::mutate()の中でstr_split()したいと思ったとき、使うのはtidyr::s
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https://mrunadon.github.io/ggplot2%E3%81%BE%E3%81%A8%E3%82%81-%E5%88%9D%E6%AD%A9%E3%81%8B%E3%82%89%E7%A8%8B%E3%80%85%E3%81%AB%E3%81%A6-%E3%81%8D%E3%82%8B%E3%81%BE%E3%81%A6/
Rで解析：ggplot2でjoyplotを作成「ggjoy」パッケージ
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