Introdução
R é uma linguagem de programação para computação estatística e gráficos, suportada pelo R Core Team e pela R Foundation for Statistical Computing. Foi criado pelos estatísticos Ross Ihaka e Robert Gentleman em 1993, como uma implementação da linguagem S. R é amplamente usado para análise de dados, aprendizado de máquina, visualização e desenvolvimento de software estatístico. Algumas das vantagens de usar o R são:
É de código aberto, o que significa que é gratuito e pode ser modificado por qualquer pessoa.
É independente de plataforma, o que significa que pode ser executado em qualquer sistema operacional.
Possui uma grande e ativa comunidade de usuários e desenvolvedores, que contribuem para seu desenvolvimento e fornecem suporte.
Possui um rico conjunto de pacotes, que são coleções de funções e conjuntos de dados que estendem sua funcionalidade.
Possui excelentes recursos gráficos, que permitem a criação de plotagens e gráficos de alta qualidade.
RStudio é um ambiente de desenvolvimento integrado (IDE) para R, que fornece uma interface amigável e muitas ferramentas para tornar o trabalho com R mais fácil e eficiente. Algumas das funcionalidades do RStudio são:
r download 11
Ele tem um editor de código, que suporta realce de sintaxe, conclusão de código, depuração e formatação.
Possui um console, que permite executar comandos do R de forma interativa.
Possui um navegador de espaço de trabalho, que mostra os objetos no ambiente atual.
Possui um painel de histórico, que mostra os comandos anteriores inseridos.
Possui um navegador de arquivos, que permite acessar arquivos e pastas no computador.
Possui um visualizador de plotagem, que exibe os gráficos criados por R.
Possui um gerenciador de pacotes, que permite instalar, atualizar e remover pacotes.
Possui um visualizador de ajuda, que mostra a documentação de funções e pacotes.
Baixando e instalando R e RStudio
janelas
Para baixar e instalar o R no sistema operacional Windows, siga estas etapas:
Vá para .
Clique no link "Baixar R para Windows".
Clique no link "instalar R pela primeira vez" para baixar o arquivo executável R (.exe).
Execute o arquivo executável R para iniciar a instalação e permita que o aplicativo faça alterações em seu dispositivo.
Selecione o idioma de instalação e clique em Avançar.
Leia o contrato de licença e clique em Avançar.
Selecione os componentes que deseja instalar (recomenda-se instalar todos os componentes). Clique em Avançar.
Digite/navegue a pasta/caminho em que deseja instalar o R e confirme clicando em Avançar.
Selecione tarefas adicionais, como criar atalhos na área de trabalho, etc. e clique em Avançar.
Aguarde a conclusão do processo de instalação.
Clique em Concluir para concluir a instalação.
Para baixar e instalar o RStudio no sistema operacional Windows, siga estas etapas:
Vá para .
Clique no botão "Baixar RStudio Desktop".
Selecione o instalador apropriado para sua versão do Windows (32 bits ou 64 bits).
Execute o arquivo de instalação do RStudio para iniciar a instalação e permita que o aplicativo faça alterações em seu dispositivo.
Clique em Avançar para prosseguir com a instalação.
Leia o contrato de licença e clique em Concordo.
Selecione a pasta de destino do RStudio e clique em Avançar.
Selecione a pasta do menu Iniciar do RStudio e clique em Avançar.
Selecione tarefas adicionais, como criar atalhos na área de trabalho, etc. e clique em Avançar.
Aguarde a conclusão do processo de instalação.
Clique em Concluir para concluir a instalação.
Mac OS X
Para baixar e instalar o R no Mac OS X, siga estas etapas:
Vá para .
Clique no link "Baixar R para (Mac) OS X".
Selecione a versão mais recente do arquivo R (R-x.y.z.pkg) para baixá-lo.
Clique duas vezes no arquivo do pacote R baixado para iniciar a instalação.
Siga as instruções na tela para concluir a instalação.
Para baixar e instalar o RStudio no Mac OS X, siga estas etapas:
Vá para .
Clique no botão "Baixar RStudio Desktop".
Selecione o instalador apropriado para sua versão do Mac OS X.
Clique duas vezes no arquivo de imagem de disco RStudio baixado (.dmg) para montá-lo.
Arraste e solte o ícone do aplicativo RStudio na pasta Aplicativos.
Ejete o arquivo de imagem de disco do RStudio.
Linux
Para baixar e instalar o R no sistema operacional Linux, siga estas etapas:
Vá para .
Clique no link "Baixar R para Linux".
Selecione sua distribuição Linux (por exemplo, Ubuntu, Debian, Fedora, etc.).
Siga as instruções na tela para adicionar o repositório CRAN ao seu sistema.
Abra um terminal e execute o comando sudo apt-get update para atualizar sua lista de pacotes.
Execute o comando sudo apt-get install r-base para instalar R.
Para baixar e instalar o RStudio no sistema operacional Linux, siga estas etapas:
Você pode ver que a média e o desvio padrão de cada característica variam por espécie, indicando que existem diferenças entre os três tipos de flores de íris. Para visualizar essas diferenças, você pode usar o ggplot2 pacote para criar um gráfico de dispersão do comprimento da pétala versus largura da pétala, colorido por espécie.
# Crie um gráfico de dispersão do comprimento da pétala versus largura da pétala, colorido por espécie ggplot(iris, aes(x = Petal.Length, y = Petal.Width, color = Species)) + geom_point() + labs(title = "Scatter plot of iris data", x = "Petal Length (cm)", y = "Petal Width (cm)")
O gráfico resultante se parece com isso:
Você pode ver que as três espécies formam grupos distintos no gráfico, indicando que elas têm diferentes padrões de comprimento e largura das pétalas. Este gráfico também sugere que o comprimento e a largura das pétalas são boas características para classificar as flores da íris.
Aprendizado de máquina
O R também é uma ótima ferramenta para aprendizado de máquina, pois possui muitos pacotes que podem ajudá-lo a construir, treinar e avaliar vários tipos de modelos, como regressão linear, regressão logística, árvores de decisão, florestas aleatórias, redes neurais e muito mais. Por exemplo, você pode usar o acento circunflexo pacote para criar um modelo de regressão linear simples para prever o comprimento da sépala das flores da íris com base no comprimento e na largura das pétalas.Aqui está um exemplo de como usar o R para fazer isso:
# Carregue a biblioteca do pacote caret (caret) # Divida o conjunto de dados da íris em conjuntos de treinamento e teste (80% e 20%, respectivamente) set.seed(123) # Defina uma semente aleatória para reprodutibilidade train_index t) (Intercept) 4,19063 0,09977 41,99
Você pode ver que o modelo tem um alto valor de R-quadrado, o que significa que ele explica uma grande proporção da variação no comprimento da sépala. Você também pode ver que o comprimento e a largura da pétala são preditores significativos, com coeficientes negativos e positivos, respectivamente.
Para avaliar o desempenho do modelo nos dados de teste, você pode usar o prever função para gerar previsões e o postResample para calcular a raiz do erro quadrático médio (RMSE) e o valor de R ao quadrado.
# Gera previsões nas previsões de dados de teste
Você pode ver que o modelo tem um RMSE baixo e um valor R-quadrado alto nos dados de teste, o que significa que ele tem boa precisão e generalização.
desenvolvimento web
R não é apenas uma ferramenta para análise de dados e aprendizado de máquina, mas também uma ferramenta para desenvolvimento web. Você pode usar o R para criar aplicativos da Web interativos que podem exibir e manipular dados, gráficos, mapas, tabelas e muito mais. Por exemplo, você pode usar o brilhante pacote para criar um aplicativo da web que permite aos usuários explorar o conjunto de dados da íris usando vários filtros e plotagens. Aqui está um exemplo de como usar o R para fazer isso:
# Carregue a biblioteca de pacotes brilhantes (brilhante) # Defina a interface do usuário do aplicativo da web ui % filter(Sepal.Length >= input$sepal_length[1], Sepal.Length % filter(Sepal.Width >= input$sepal_width[ 1], Sepal.Width % filter(Petal.Length >= input$petal_length[1], Petal.Length % filter(Petal.Width >= input$petal_width[1],Petal.Width % filter(Species %in% input$species) ) # Renderiza a saída da tabela com os dados filtrados output$table
O aplicativo da web resultante se parece com isto:
Você pode ver que o aplicativo da web permite que você interaja com o conjunto de dados da íris usando várias entradas e saídas. Você pode alterar os filtros para ver como os dados e o gráfico mudam de acordo. Você também pode explorar as relações entre diferentes características e espécies de flores de íris.
Conclusão
Neste artigo, mostrei como baixar e instalar o R e o RStudio em diferentes sistemas operacionais e como usar o R para análise de dados, aprendizado de máquina e desenvolvimento web. R é uma linguagem poderosa e versátil para computação estatística e gráficos, com muitos recursos e benefícios que a tornam uma escolha popular entre cientistas de dados, pesquisadores e desenvolvedores. RStudio é um ambiente de desenvolvimento integrado para R, que fornece uma interface amigável e muitas ferramentas para tornar o trabalho com R mais fácil e eficiente. Espero que você tenha gostado deste artigo e aprendido algo novo e útil. Se você tiver alguma dúvida ou feedback, sinta-se à vontade para deixar um comentário abaixo.
perguntas frequentes
Aqui estão algumas perguntas frequentes sobre R e RStudio:
P: Como faço para atualizar o R e o RStudio?
R: Para atualizar o R, você pode acessar o site do CRAN e baixar a versão mais recente do R para o seu sistema operacional. Para atualizar o RStudio, você pode acessar o site do RStudio e baixar a versão mais recente do RStudio para o seu sistema operacional.Alternativamente, você pode usar o instalador pacote em R para atualizar R e RStudio automaticamente.
P: Como instalo pacotes adicionais no R?
R: Para instalar pacotes adicionais no R, você pode usar o instalar.pacotes função no R ou o gerenciador de pacotes no RStudio. Por exemplo, para instalar o dplyr pacote, você pode executar o comando install.packages("dplyr") no R ou clique no botão Instalar na guia Pacotes no RStudio.
P: Como aprendo mais sobre o R?
R: Existem muitos recursos disponíveis online para aprender mais sobre R, como livros, cursos, tutoriais, blogs, podcasts, vídeos, etc. Alguns dos recursos recomendados são:
: Um livro de Hadley Wickham e Garrett Grolemund que cobre os fundamentos da ciência de dados usando R.
: Uma plataforma online que oferece cursos interativos sobre diversos temas relacionados à ciência de dados utilizando R.
: Um site que agrega blogs de vários autores que escrevem sobre R.
: Um boletim informativo semanal que seleciona as últimas notícias, artigos, pacotes, eventos, empregos, etc. relacionados a R.
: um fórum onde você pode fazer perguntas, compartilhar dicas e se conectar com outros usuários do R e do RStudio.
P: Como obtenho ajuda sobre uma função ou pacote específico no R?
R: Para obter ajuda sobre uma função ou pacote específico no R, você pode usar o ajuda função ou o operador ponto de interrogação (?) em R ou o visualizador de ajuda no RStudio. Por exemplo, para obter ajuda no filtro função do dplyr pacote, você pode executar o comando ajuda(filtro) ou ?filtro no R ou digite filtro na caixa de pesquisa na guia Ajuda do RStudio.
P: Como compartilho meu trabalho feito em R com outras pessoas?
R: Existem muitas maneiras de compartilhar seu trabalho feito em R com outras pessoas, como criar relatórios, apresentações, painéis, sites, etc. usando vários pacotes e ferramentas. Alguns dos pacotes e ferramentas recomendados são:
: Um pacote que permite criar documentos dinâmicos que combinam código, texto, imagens, tabelas, gráficos, etc. usando vários formatos, como HTML, PDF, Word, etc.
: Um pacote que permite criar aplicações web interativas que podem exibir e manipular dados, gráficos, mapas, tabelas, etc.
: Uma plataforma que permite publicar e compartilhar seu trabalho feito em R e RStudio com outras pessoas, como relatórios, apresentações, painéis, sites, etc.
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