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2.6 Scatter Plot

6. scatter plot

  • 두 변수 모두 Continuous 변수를 넣되, size, shape 등을 자유롭게 바꿀 수 있습니다.

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6.1.2 고수들이 자주 쓰는 R코드 소개 2편 [중복 데이터 제거 방법]

Ch2. 중복데이터 제거하기 및 데이터 프레임 정렬 Ch2. 중복데이터 제거하기 및 데이터 프레임 정렬 흔하지는 않지만, 중복으로 입력되는 데이터 셋을 마주치는 일이 생기기 마련입니다. 보통 중복데이터는 데이터 수집단계에서 많이 발생합니다. 하지만 이를 하나하나 엑셀로 처리하는 것은 한계가 있기때문에, R에서 처리하는 방법에 대해 다루어 보고자 합니다. 1차원 벡터, 리스트에서의 중복 제거 A = rep(1:10, each = 2) # 1 ~ 10까지 2번씩 반복 print(A) ## [1] 1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 6 6 7 7 8 8 9 9 10 10 # 중복 제거 unique(A) ## [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 데이터 프레임에서의 중복 제거 다음과 같은 데이터 프레임을 예시로 삼겠습니다. 변수 설명 OBS : 번호 NAME : 환자 이름 ID : 환자 고유번호 DATE : 검사 날짜 BTW : Body total water 먼저, 환자 이름이 있고, 그 환자의 고유 ID가 있습니다. 세상에 동명이인은 많기 때문에 항상 고유 ID를 기록해둡니다. # 데이터 불러오기 DUPLICATE = read.csv("C:/R/DUPLICATED.csv") DUPLICATE ## OBS NAME ID DATE BTW ## 1 1 A A10153 2018-11-30 1 ## 2 2 A A10153 2018-11-30 3 ## 3 3 B B15432 2018-11-30 4 ## 4 4 A A15853 2018-11-29 5 ## 5 5 C C54652 2018-11-28 5 ## 6 6 C C54652 2018-11-27 6 ## 7 7 D D14...
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Ch4. Resampling 방법론 이전 챕터에서는 앙상블에 대해 다루었습니다. 앙상블을 요약하자면, Training Set을 Resampling할 때 마다, 가중치를 조정할 것인지 말 것인지를 다루는 내용이었습니다. 이번에는 구체적으로 Resampling 방법들에 대해 다루어 보고자 합니다. 1. Resampling의 목적과 접근 방식 모형의 변동성(Variability)을 계산하기 위해서 입니다. Training Set으로 모형을 만들고, Test Set으로 Error rate를 계산하며, 이를 반복합니다. 각 실행 별, Error Rate 값이 계산이 될 것이며, 해당 Error rate의 분포를 보고 모형의 성능을 평가할 수 있습니다. Model Selection : 모형의 성능을 Resampling 방법론을 통해 평가한다면, 모델링 과정에서 어떤 변수를 넣어야 하고, 혹은 모형의 유연성(Flexibility)을 어느정도로 조절하는 것이 적당한지 결정을 할 수 있기 때문에 매우 중요한 방법론 중 하나입니다. 모형의 유연성에 대해서는 다음 챕터에서 설명하도록 하겠습니다. 2. Leave-One-Out Cross Validation(LOOCV) LOOCV는 n개의 데이터에서 1개를 Test Set으로 정하고 나머지 n-1개의 데이터로 모델링을 하는 방법을 의미합니다. LOOCV 방법은 데이터 수 n이 크다면, n번의 모델링을 진행해야되기 때문에, 시간이 오래 걸립니다. 회귀, 로지스틱, 분류모형 등에 다양하게 적용할 수 있습니다. 3. K - Fold Cross - Validation 연산시간이 오래걸린 다는 것은 곧, 작업시간이 길어진다는 의미이며 이는 곧 야근을 해야된다는 소리와 다를게 없어집니다. 그래서 시간이 오래걸리는 LOOCV를 대채하기 위하여 K-Fold Cross - Validation이 존재합니다. 위 그림은 데이터 셋을 총 4개의 Set로 구성하였습니다. Cross -...
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