10 novembre
Par
Le
Dans base indispensable
Avec 0 Commentaire

find(nom_fonction) # renvoie le nom du package dans lequel se trouve la fonctionapropos(nom_fonction) # renvoie un vecteur de caractères avec le nom de toutes les fonctions en lien avec la premièredemo(graphics)# propose une démonstration de l’utilisation des graphiques avec les codes et les graphiques associés. A la place de graphics on peut également écrire persp, plotmath…objects(grep(« library »,search())) # liste toutes les fonctions présentes dans la librairieRead More →

08 novembre
Par
Le
Dans base indispensable
Avec 0 Commentaire

Devant les importantes possibilités de R, il est possible et utile de lancer certaines recherches en ligne de commande pour trouver des fonctions ou des paquets associés.(NB : une connexion internet est requise) Tout d’abord, pour obtenir l’aide (en anglais) d’une fonction, il y a 2 possibilités : help(LaFonction) #LaFonction = le nom de la fonction#ou?LaFonction#Exemple avec la fonction matrix() qui permet de créer une matrice?matrix Si R vous renvoie un message d’erreur disant que « LaFonction » n’existe pas, c’est que : – soit elle n’existe effectivement pas ! Dans ce cas, vous pouvez essayer de rechercher une fonction qui permet ce que vous voulez viaRead More →

24 janvier
Par
Le
Dans visualisation
Avec 0 Commentaire

Visualiser des distributions avec des histogrammes dans ggplot2 La visualisation des données est une étape cruciale dans l’analyse statistique. Parmi les outils disponibles, les histogrammes sont particulièrement utiles pour représenter la distribution d’une variable quantitative. Dans cet article, nous allons explorer comment créer des histogrammes en utilisant le package ggplot2 en R. Qu’est-ce qu’un histogramme ? Un histogramme est un graphique qui représente la fréquence d’apparition des valeurs d’une variable. Il divise les données en intervalles (ou « bins ») et affiche le nombre d’observations dans chaque intervalle. Cela permet de visualiser la forme de la distribution des données, d’identifier des tendances, des asymétries ou des anomalies.Read More →

22 janvier
Par
Le
Dans validation
Avec 0 Commentaire

Validation croisée d’un modèle avec caret en R La validation croisée est une technique essentielle en apprentissage automatique qui permet d’évaluer la performance d’un modèle sur des données non vues. Elle aide à éviter le surapprentissage (overfitting) en s’assurant que le modèle généralise bien. Dans cet article, nous allons explorer comment effectuer une validation croisée à l’aide du package caret en R. Installation et chargement du package Avant de commencer, assurez-vous d’avoir installé le package caret. Vous pouvez l’installer en utilisant la commande suivante : install.packages(« caret ») Ensuite, chargez le package : library(caret) Exemple de validation croisée Pour illustrer la validation croisée, nous allons utiliser leRead More →

21 janvier
Par
Le
Dans transformation
Avec 0 Commentaire

Utiliser tidyr::pivot_wider pour transformer des données Dans le traitement des données, il est souvent nécessaire de transformer la structure des données pour faciliter l’analyse. L’une des fonctions les plus utiles pour cela dans le package tidyr est pivot_wider(). Cette fonction permet de convertir des données de format long en format large, ce qui peut être particulièrement utile pour des analyses ou des visualisations. Qu’est-ce que le format long et le format large ? Format long : Chaque ligne représente une observation unique, avec des colonnes pour les variables et une colonne pour les valeurs. Par exemple, si nous avons des données sur les ventes deRead More →

20 janvier
Par
Le
Dans réorganisation
Avec 0 Commentaire

Utiliser tidyr::pivot_longer pour réorganiser des tableaux Dans le cadre de l’analyse de données, il est souvent nécessaire de réorganiser les tableaux pour faciliter l’analyse. L’une des fonctions les plus utiles pour cela dans le package tidyr est pivot_longer(). Cette fonction permet de transformer un tableau large en un tableau long, ce qui est souvent plus adapté pour certaines analyses et visualisations. Qu’est-ce qu’un tableau large et un tableau long ? Tableau large : Les données sont organisées avec des colonnes pour chaque variable. Par exemple, vous pourriez avoir une colonne pour chaque année de vente. Tableau long : Les données sont organisées avec une colonneRead More →

17 janvier
Par
Le
Dans personnalisation
Avec 0 Commentaire

Utiliser les thèmes dans ggplot2 pour personnaliser les graphiques Le package ggplot2 est l’un des outils les plus puissants pour créer des graphiques en R. L’une des fonctionnalités les plus intéressantes de ggplot2 est la possibilité de personnaliser l’apparence des graphiques à l’aide de thèmes. Les thèmes permettent de modifier l’apparence générale d’un graphique, y compris les couleurs, les polices, les arrière-plans, et bien plus encore. Qu’est-ce qu’un thème ? Un thème dans ggplot2 est un ensemble de paramètres qui contrôlent l’apparence des éléments d’un graphique. Par défaut, ggplot2 utilise un thème standard, mais vous pouvez le modifier pour qu’il corresponde à vos préférences ouRead More →

13 janvier
Par
Le
Dans lecture de données
Avec 0 Commentaire

Utiliser readr pour lire des fichiers rapidement en R Lorsque vous travaillez avec des données en R, il est souvent nécessaire de lire des fichiers contenant des données. Le package readr, qui fait partie de la collection de packages tidyverse, offre des fonctions efficaces et faciles à utiliser pour lire des fichiers de manière rapide. Dans cet article, nous allons explorer comment utiliser readr pour lire des fichiers CSV, un format de fichier courant pour les données. Installation de readr Si vous n’avez pas encore installé le package readr, vous pouvez le faire en utilisant la commande suivante : install.packages(« readr ») Lire un fichier CSV avecRead More →

10 janvier
Par
Le
Dans modélisation
Avec 0 Commentaire

Utiliser randomForest pour des modèles d’arbres en R Le package randomForest en R est un outil puissant pour construire des modèles d’arbres de décision. Il utilise une méthode d’ensemble qui combine plusieurs arbres pour améliorer la précision et réduire le risque de surapprentissage. Dans cet article, nous allons explorer comment utiliser randomForest pour créer un modèle de classification simple. Installation et chargement du package Avant de commencer, assurez-vous d’avoir installé le package randomForest. Vous pouvez l’installer en utilisant la commande suivante : install.packages(« randomForest ») Ensuite, chargez le package : library(randomForest) Exemple concret : Classification des iris Nous allons utiliser le célèbre jeu de données iris, quiRead More →