r语言机器学习包（r语言基本教程）
摘要：
本篇目录：1、r语言编程有前途吗?2、机器学习模型评价指标及R实现... 本篇目录：
r语言编程有前途吗?
1、普通程序员目前对R语言的接受程度一般，随着大数据以及人工智能的发展，R语言未来的发展前景还是很不错的。
2、因为R的强项是它的开源，以及大量的软件包，使R在数据分析和数据可视化具有极强的优势。
3、R语言在学术界的备受欢迎，因为它创造了供应行业的人才库。换句话说，如果最优秀、最聪明的人群在大学学习了R语言，这将加大R语言在行业中的重要性。
4、它是完全免费，开放源代码的。可以在它的网站及其镜像中下载任何有关的安装程序、源代码、程序包及其源代码、文档资料。R是一种可编程的语言。作为一个开放的统计编程环境，语法通俗易懂，很容易学会和掌握语言的语法。
5、所以说学编程有前途。现在编程职业十分缺乏相关的人才。学会编程后，找相关的工作会比较轻松，薪资待遇也比较高，是个不错的职业。所以说学编程有前途。现在编程的相关大学专业也是十分吃香的。
6、通常，我们认为Python比R在计算机编程、网络爬虫上更有优势，而 R 在统计分析上是一种更高效的独立数据分析工具。所以说，同时学会Python和R这两把刷子才是数据科学的王道。
机器学习模型评价指标及R实现
SAR是一个结合了各类评价指标，想要使得评价更具有鲁棒性的指标。
机器学习评价指标 对于 机器学习 中 评价 模型 性能 的 指标 ，常用的有 准确率 、精度、 召回率 、P-R曲线、F1 分数、ROC、AUC以及混淆矩阵等。
PR曲线和AP值：PR曲线是将分类器精确率对召回率的曲线，AP（AveragePrecision）是对PR曲线的积分得到的平均精度。从建模的角度来看，分类需要训练数据集，其中包含许多可供学习的输入和输出数据。
通常先设定一组阈值，例如[0，0.1，0.2…，1]， 对于R大于每一个阈值(R0， R0.1，…， R1)，会得到一个对应的最大精度值Pmax，这样就会得到11个最大精度值(Pmax1， Pmax2，…， Pmax11)。
如分类（classification）、回归（regression）、排序（ranking）、聚类（clustering）、热门主题模型（topic modeling）、推荐（recommendation）等。
回归模型评价指标：MSE、RMSE、MAE、R Squared 聚类模型评价指标：兰德指数、互信息、轮廓系数数据拆分 目的：训练数据和测试数据分别用来训练模型和测试模型预测效果。
R语言和Python的区别是什么?
1、数据结构复杂程度不同 R中的数据结构非常的简单，主要包括向量一维、多维数组二维时为矩阵、列表非结构化数据、数据框结构化数据。Python 则包含更丰富的数据结构来实现数据更精准的访问和内存控制，多维数组。
2、Python与R的区别：虽然R语言更为专业，但Python是为各种用例设计的通用编程语言。
3、Python几乎都可以做，函数比R多，比R快。它是一门语言，R更像是一种软件，所以python更能开发出flexible的算法。
4、python与r语言区别如下：Python的优势： Python 包含比R更丰富的数据结构来实现数据更精准的访问和内存控制，大多数深度学习研究都是用python来完成的。 Python与R相比速度要快。
5、R语言在学术研究和调查工作中使用的比较多，逐渐延伸到企业商业界。
6、Python与R语言的区别 数据结构方面，由于是从科学计算的角度出发，R中的数据结构非常的简单，主要包括向量(一维)、多维数组(二维时为矩阵)、列表(非结构化数据)、数据框(结构化数据)。
R语言--不均衡问题处理
1、解决样本不均衡，采用的方法是重采样。根据采样的方法，分为欠采样、过采样和组合采样。在R语言中， ROSE 包用于处理样本不均衡问题。 安装包 加载示范数据，查看列联表。
2、检查数据输入：要确保输入的数据是正确的。检查数据是否包含缺失值、异常值或者不符合要求的数据类型。数据有问题，需要进行数据清洗和预处理。
3、R语言prophet模型报错可能有以下几个原因：数据格式问题：prophet模型要求输入的数据格式必须符合一定的要求，例如时间序列必须是连续的等等。如果数据格式不符合要求，就会报错。
4、简单缺失值处理的方法有。：完整数据及分析法、简单均数填补法、回归均数填补法、新类别法和LOCF法。
到此，以上就是小编对于r语言基本教程的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。
