Ciência da Computação
Aprendizado de Máquina
(Machine Learning)
Aula 06b
Análise Exploratória de Dados Linguagem R
Linguagem R
O R é ao mesmo tempo uma linguagem de
programação e um ambiente para computação
estatística, modelagem e visualização de dados. Criada na Universidade de Auckland, Nova
Zelândia, originada da linguagem S, trata-se de uma linguagem especializada em computação
Primeiros Passos
• A execução do R faz tipicamente aparecer uma
linha de comando com o prompt do R (> ).
• A linguagem é case-sensitive. Logo objeto OBJETO.
• Pode ser considerada uma linguagem de matriz. • É orientada a objeto. Tudo poder armazenado
Primeiros Passos
O comando R.version fornece um série de informações
sobre a versão do R, bem como sobre o computador onde o R está sendo executado.
Primeiros Passos
Para terminar a execução do R basta executar o seguinte comando,
> q()
Ao executar este comando irá aparecer uma
mensagem. Se a resposta for Sim, o R guardará
a informação contida na memória do
Primeiros Passos
Para saber o diretório (pasta) atual do R basta executar o comando:
> getwd()
Para alterar este diretório esse o comando: > setwd()
Primeiros Passos
Ajuda no R
help.start() # ajuda em geral
help.(sqrt) # ajuda sobre a função sqrt ?sqrt # igual ao help(sqrt)
apropos(‘sq’) # lista todas as funções com a string “sq”. example(sqrt) # mostra um exemplo da função sqrt.
Criando scripts
Por exemplo: x = 10
y = 15 x + y
Vamos salvar como soma.r
source("soma.r") # executará o soma.r
Por padrão o source não mostra na tela nem os comandos executados, nem seus resultados,
Criando scripts
Para verificar os objetos criados utilize o comando: > ls()
Para visualizar todos os comandos e resultados use: > source( “soma.r" , echo=TRUE , print.eval=TRUE )
Pacotes R
• Quando você faz o download do R do CRAN
(Comprehensive R Archive Network), você tem o sistema R “básico”.
• O sistema básico possui funcionalidades básicas. • Uma das razões que fazem com que o R seja
muito útil é a sua coleção de pacotes que estende a sua funcionalidade.
• Os pacotes R são desenvolvidos e publicados pela comunidade R.
Obtendo os Pacotes
• O principal local para obter os pacotes R é o CRAN.
• Para aplicações biológicas, muitos pacotes estão disponíveis no Bioconductor Project
(http://www.bioconductor.org/)
• Para obter informações sobre os pacotes
disponíveis no CRAN você pode utilizar a função: available.packages()
a <- available.packages()
head(rownames(a), 10) ## Mostra o nome dos 10 primeiros
Obtendo Pacotes
• Há mais de 8.189 pacotes disponíveis
no CRAN, sobre uma grande variedade
de tópicos.
• Uma lista de alguns tópicos está
disponível no link Task Views.
Instalando os pacotes R
• Os pacotes podem ser instalados
utilizando a função install.packages().
• Essa função faz o download do pacote
do CRAN e o instala no computador.
install.packages(“nome do pacotes”)
Carregando os Pacotes.
• A instalação do pacote não o deixa
imediatamente disponível, você deve carregá-lo.
• A função library() é usada para carregar o pacote.
Análise Exploratória de Dados
O R tem vários objetos onde podemos
armazenar diversos tipos de dados. No entanto, são os data frames que se revelam como os
mais adequados para armazenar tabelas de
dados.
O R disponibiliza diversas tabelas de dados que podem ser usadas, por exemplo, para testes de análise exploratória de dados.
Análise Exploratória de Dados
Para sabermos os dados que estão atualmente disponíveis, podemos usar o comando:
> data()
Se pretendermos usar algum dos conjuntos de dados podemos usar o mesmo comando.
> data(iris)
Assim, passa a estar disponível um objeto
(tipicamente um data frame) com o nome iris, contendo o respectivo conjunto de dados.
Análise Exploratória de Dados
Arquivos em formato texto
Os arquivos de texto são uma das formas mais comuns de armazenar dados. Diversas
aplicações permitem exportar dados
armazenados para arquivos de textos em
formatos particulares, como por exemplo, o formato CSV (Comma Separated Values).
Esta é muitas vezes a forma mais simples de importar para o R os dados de uma aplicação qualquer.
Análise Exploratória de Dados
Para ler um arquivo CSV a função read.csv()
é a mais apropriada.
Note que criamos um data frame chamado “dados” para
receber as informações do arquivo csv. As funções nrow () e
ncol() informam, respectivamente, o número de linhas e
Análise Exploratória de Dados
Conjunto de dados para avaliar uma carteira de
crédito para mapeamento de futuros empréstimos. Atributos: Tempo de emprego Ocupação Tempo de residência Status da residência Saldo devedor Pagou
Análise Exploratória de Dados
Estatísticas descritivas (análise numérica): função summary()
Análise Exploratória de Dados
Análise descritiva por subgrupos dos dados
usando a função by()
Análise Exploratória de Dados
Podemos ver unicamente os dados, ou parte deles, sem precisar listar todo o data frame.
Análise Exploratória de Dados
Análise gráfica para explorar o comportamento e
a relação entre as variáveis através de gráficos. Em um primeiro momento podemos analisar a
distribuição de uma variável e a primeira
abordagem é o uso de histogramas.
Para a construção do histograma usamos a função hist().
Análise Exploratória de Dados
Há uma variedade de funções gráficas
disponíveis na Linguagem R, para análise de
distribuição. Por exemplo,
density() barplot() pie()
Análise Exploratória de Dados
Depois de analisar a distribuição de
variáveis individuais, podemos investigar a
relação entre duas variáveis.
As funções cov() e cor(), respectivamente
nos fornecem a covariância e correlação
entre variáveis.
Análise Exploratória de Dados
Conjunto de dados que lista estimativas de
percentuais de gordura, determinada pelo
peso, densidade, idade e várias medidas de
circunferências de partes do corpo, de 252
homens.
Análise Exploratória de Dados
Note que o conjunto de dados (csv) foi carregado para um data frame com o nome “dados”.
Abdomen, Densidade, Idade, Peso, Altura, Pescoço, Peito e Gordura são alguns atributos do conjunto de dados.
Análise Exploratória de Dados
Gráfico de dispersão: são os gráficos mais
utilizados para estudar a relação entre duas variáveis.
A função genérica no R para gráficos de dispersão é a função plot().
Análise Exploratória de Dados
Podemos usar uma função adicional que insere no gráfico de dispersão uma linha
não-paramétrica de tendência (smooth ou suavização).
Análise Exploratória de Dados
O R fornece funções para visualização da
estrutura de correlação, formado por
várias colunas, muito útil para criação de
gráficos de dispersão de variáveis aos
pares.
Análise Exploratória de Dados
O R ainda fornece uma série de outros gráficos disponíveis em vários pacotes. Note que, para a utilização dessas funções (gráficos), é necessário carregar os pacotes e, em alguns casos, sua
Análise Exploratória de Dados
O R tem algumas funções que permitem interações com os gráficos. Uma delas é a identificação de
observações no gráfico - identify().
Ao executar a função, o R entra em modo
interativo. Ao posicionar o mouse sobre uma
observação no gráfico e clicar, o R identifica a observação.
