R 统计包 ISLR 与 RProvider 和 F#答案

【问题标题】：R statistics Package ISLR with RProvider and F#R 统计包 ISLR 与 RProvider 和 F#
【发布时间】：2015-03-26 23:08:15
【问题描述】：

我正在尝试使用 ISLR 包 (http://cran.r-project.org/web/packages/ISLR/index.html)。

是否可以将包与 F# 一起使用？我找到了 RProvider 1.1.8 (https://www.nuget.org/packages/RProvider/) 并尝试了我的第一个 F# 程序：

open System
open RDotNet
open RProvider
open RProvider.``base``
open RProvider.graphics
open RProvider.stats
// open RProvider.ISLR

let rng = Random()
let rand () = rng.NextDouble()
let X1s = [ for i in 0 .. 9 -> 10. * rand () ]
let X2s = [ for i in 0 .. 9 -> 5. * rand () ]

// Build Ys, following the "true" model
let Ys = [ for i in 0 .. 9 -> 5. + 3. * X1s.[i] - 2. * X2s.[i] + rand () ]

let dataset =
    namedParams [
        "Y", box Ys;
        "X1", box X1s;
        "X2", box X2s; ]
    |> R.data_frame

let result = R.lm(formula = "Y~X1+X2", data = dataset)
R.plot result

这个程序运行完美。但是，当我尝试使用 ISLR（注释掉“open RProvider.stats”）时，F# 抱怨找不到“lm”。我希望使用 ISLR 的“lm”版本，它应该是 ISLR 的一部分

我的环境是：Visual Studio 2013，RStudio 版本 0.98.1091，ISLR 版本 1.0

任何关于如何将 ISLR 与 F# 一起使用的建议将不胜感激。

【问题讨论】：

pkg:ISLR 只是数据集的集合。您需要在使用 Julia 的课程中发布指向该材料的链接。
我没有说教授在课程中使用了 Julia，而是他个人使用的。例如参见：github.com/simonster/GLMNet.jl
你说他在 ISLR 包中使用了它……他没有。你提议“将 ISLR 与 F# 一起使用”。你不能……至少在 ISLR 提供编程解决方案的意义上。一旦认识到 pkg:ISLR 的真正含义，这个问题就没有意义了。
我还没有反对，因为我认为您可以将其重写为 RProvider 包的一个非常好的演示。没有ISLR::lm。那只是普通的stats::lm。并提供您自己的答案。然而，与 Julia 的联系似乎非常脆弱。（请记住，对包裹推荐的请求被视为 OT。）
你是对的。 ISLR 中没有函数。运行 RStudio 几天后，很容易忘记我想要使用的函数是哪个库。我应该做 "open RProvider.e1071" 而不是 "open RProvider.ISLR" 。对困惑感到抱歉。如果您保持打开状态，我将提交 RProvider 包的更好演示。

标签： r f# lm

【解决方案1】：

正如其他人指出的，ISLR 包只包含数据集，您绝对可以通过 R 类型提供程序访问这些数据集。安装软件包后，以下内容对我有用：

#load "packages/RProvider.fsx"
open RProvider
open RProvider.ISLR

R.Wage.Value // One of the data sets from ISLR

您可以使用完整路径探索特定包提供的内容：

RProvider.ISLR.R.Wage.Value

如果您可以在 R 中访问某些内容，但在 F# 中无法访问，那么我们绝对可以解决此问题，但我认为 ISLR 没有问题。值得指出的是，您可能对使用 R provider with Deedle 感兴趣，它可以让您在 R 和 F# 数据帧之间进行互操作。（安装 FsLab package 包含您需要的所有内容。）

如果您没有安装该软件包，您实际上也可以从 R 提供程序中执行此操作 :-)

open RProvider.utils
R.install_packages("ISLR")

【讨论】：

【解决方案2】：

我对 F# 的体验现在持续了 12 小时 23 分 14 秒。哇！作为一个长期的 C# 程序员，这很痛苦。我的工作代码是：

open System
open System.Diagnostics
open RDotNet
open RProvider
open RProvider.``base``
open RProvider.graphics
open RProvider.stats
open RProvider.e1071

let x = array2D [ [  0.4992207;  0.83459057 ];
                  [  0.5095988;  0.86535664 ];
                  [ -0.3130123; -0.54000741 ];
                  [  0.7136758;  0.09454017 ];
                  [ -1.0506291; -0.49390571 ];
                  [ -0.7504743;  0.19165412 ];
                  [ -0.3502830; -0.16827662 ];
                  [  0.6202636; -0.03877393 ];
                  [ -0.2169360;  0.03409674 ];
                  [ -0.2485535;  0.68234694 ];
                  [  1.3264276;  1.40061717 ];
                  [  0.6886685;  1.38550956 ];
                  [  2.7057305;  1.52631182 ];
                  [  2.3354574; -0.49779748 ];
                  [ -1.3406379;  2.20544301 ];
                  [  1.2445945; -0.18418390 ];
                  [  0.7721881;  1.53916368 ];
                  [ -0.3640324;  2.32334502 ];
                  [  1.6404738;  1.17708567 ];
                  [ -1.0440209;  1.95016425 ] ]

let y = [| -1; -1; -1; -1; -1; -1; -1; -1; -1; -1; 1; 1; 1; 1; 1; 1; 1; 1; 1; 1 |]

let colors = Array.create y.Length 0
for k=0 to (Array.length y)-1 do colors.[k] <- y.[k] + 3;
let pch = 19

let status = R.plot(namedParams [ "x", box x; "col", box colors; "pch", box pch; "xlab", box "x[,1]"; "ylab", box "x[,2]"])

let args =
    namedParams [
        "formula", box "y~.";
        "x", box x;
        "y", box y;
        "type", box "C-classification";
        "kernel", box "linear";
        "cost", box 10;
        "scale", box false]

let svmfit = R.svm(args)
R.print(svmfit) |> ignore

我相信你们会嘲笑我的所作所为；但是，见鬼，我的名誉受到了致命的伤害。

我还在为一个问题苦苦挣扎。绘制“svm”函数结果的 R 代码如下所示：

library(e1071)
df = data.frame(x, y = as.factor(y))
svmfit = svm(y~., data=df, kernel="linear", cost=10, scale=FALSE)
print(svmfit)
plot(svmfit, df)

我的问题是如何转换：plot(svmfit, df)。我试过了：

let labels = R.as_factor(y)
let df = 
    namedParams [
        "x", box x;
        "data", box labels ]
    |> R.data_frame

let arg =
    namedParams [
        "formula", box svmfit;
        "data", box df
    ]

R.plot(arg)

但这不起作用。我不知道如何声明“svmfit”。我尝试使用“公式”是不正确的，我不知道在这个领域使用什么。

顺便说一下，感谢使用“Deedle”的建议。下次我会试试的。

查尔斯

【讨论】：