Fondements du Tidy Machine Learning

Machine Learning dans le tidyverse

Dmitriy (Dima) Gorenshteyn

Lead Data Scientist, Memorial Sloan Kettering Cancer Center

L'essentiel du Tidy Machine Learning

Machine Learning dans le tidyverse

L'essentiel du Tidy Machine Learning

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Flux de travail avec colonne de listes

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Ensemble de données Gapminder

  • Forfait dslabs
  • Observations : 77 pays sur 52 années par pays (1960-2011)
  • Caractéristiques :
    • year
    • infant_mortality
    • life_expectancy
    • fertility
    • population
    • gdpPercap
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Flux de travail avec colonne de listes

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Étape 1 : créer une colonne de listes – Emboîter vos données

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Étape 1 : créer une colonne de listes – Emboîter vos données

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Emboîter par pays

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

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Afficher un tibble emboîté

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Afficher un tibble emboîté

> 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
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Étape 3 : simplifier les colonnes de listes – unnest()

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Étape 3 : simplifier les colonnes de listes – 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   ...
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