< R 수업 목차 >
1. R 기본문법과 시각화
2. 데이터 관리와 이해
3. KNN알고리즘
4. 나이브 베이즈 이론
5. 의사결정트리
6. 회귀분석
7. 신경망과 서포트 벡터 머신
8. 연관규칙
9. k-means
10. 모델성능평가
11. 모델성능개선
============================================================================
1 R 이란 무엇인가?
뉴질랜드 aukland 대학에서 1995년에 개발한 소프트웨어. 데이터 분석을 위한 통계 및 시각화를 지원하는 무료 소프트웨어.
ㅇ 파이썬과 비교
- R이 데이터 시각화가 더 예쁨
- R이 역사가 더 오래되어 유용한 데이터 분석 패키지들이 많음.
2 R 과 R studio 설치
- R 프로그램 설치
- R 스튜디오 설치
ㅇ R프로그램 설치 https://www.r-project.org/
1. 워킹디렉토리 확인
getwd()
2. 워킹디렉토리 변경
setwd("c:\\R")
ㅇ 실습 스크립트를 R로 가져오기
- 데이터 게시판에서 emp3.csv를 c밑에 R폴더 밑에 다운로드 받기
- R에서 다음과 같이 emp3.csv를 로드
emp <- read.csv("c:\\R\\emp3.csv")
# 워킹디렉토리에 있을 경우 read.csv("emp3.csv")라고만 적어도 됨
ㅇR스튜디오 설치 https://www.rstudio.com/
관리자 권한으로 실행
getwd()
setwd("c:\\R")
emp <- read.csv("emp3.csv")
emp
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