Düzenli Makine Öğreniminin Temelleri

Tidyverse ile Machine Learning

Dmitriy (Dima) Gorenshteyn

Lead Data Scientist, Memorial Sloan Kettering Cancer Center

Düzenli Makine Öğreniminin Özünde

Liste Sütunu İş Akışı

Gapminder Veri Kümesi

dslabs paketi
Gözlemler: 77 ülke, ülke başına 52 yıl (1960-2011)
Özellikler:
- year
- infant_mortality
- life_expectancy
- fertility
- population
- gdpPercap

Liste Sütunu İş Akışı

Adım 1: Liste Sütunu Oluşturun - Verinizi İç İçe Geçirin

Ülkeye Göre İç İçe Geçirme

library(tidyverse)
nested <- gapminder %>%
          group_by(country) %>%
          nest()

İç İçe Geçmiş Bir Tibble'ı Görüntüleme

> nested$data[[4]]
# A tibble: 52 x 6
    year infant_mortality life_expectancy fertility population gdpPercap
   <int>            <dbl>           <dbl>     <dbl>      <dbl>     <int>
 1  1960             37.3            68.8      2.70    7065525      7415
 2  1961             35.0            69.7      2.79    7105654      7781
 3  1962             32.9            69.5      2.80    7151077      7937
 4  1963             31.2            69.6      2.82    7199962      8209
 5  1964             29.7            70.1      2.80    7249855      8652
 6  1965             28.3            69.9      2.70    7298794      8893

Adım 3: Liste Sütunlarını Basitleştirin - unnest()

nested %>% 
  unnest(data)

# A tibble: 4,004 x 7
   country  year infant_mortality life_expectancy fertility population   ...
   <fct>   <int>            <dbl>           <dbl>     <dbl>      <dbl>   ...
 1 Algeria  1960              148            47.5      7.65   11124892   ...
 2 Algeria  1961              148            48.0      7.65   11404859   ...
 3 Algeria  1962              148            48.6      7.65   11690152   ...
 4 Algeria  1963              148            49.1      7.65   11985130   ...
 5 Algeria  1964              149            49.6      7.65   12295973   ...
 6 Algeria  1965              149            50.1      7.66   12626953   ...

Haydi Başlayalım!

Tidyverse ile Machine Learning