Tidy 머신러닝의 기초

Tidyverse로 배우는 Machine Learning

Dmitriy (Dima) Gorenshteyn

Lead Data Scientist, Memorial Sloan Kettering Cancer Center

Tidy 머신러닝의 핵심

리스트 열 워크플로

Gapminder 데이터셋

dslabs 패키지
관측치: 77개국, 국가별 52년 (1960-2011)
변수:
- year
- infant_mortality
- life_expectancy
- fertility
- population
- gdpPercap

리스트 열 워크플로

1단계: 리스트 열 만들기 - 데이터 중첩

국가별 중첩

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

중첩 티블 확인

> 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

3단계: 리스트 열 단순화 - 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   ...

시작해 봅시다!

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