R语言核心包e - 数据分析

R语言核心包e - 数据分析

数据分析是现代生活中重要的一部分，它帮助我们从大量的数据中提取有用的信息和洞察力。R语言作为一种强大的数据分析工具，提供了许多用于数据分析的核心包。其中一个重要的包是e，它提供了丰富的功能和工具，用于数据分析和机器学习。

e包是基于R语言的机器学习和数据挖掘工具包。它提供了一系列函数和算法，用于数据预处理、特征选择、模型训练和评估等任务。下面将介绍e包中一些常用的功能和示例代码。

数据预处理

数据预处理是数据分析的关键步骤之一，它包括数据清洗、缺失值处理、特征缩放等操作。e包提供了一些函数来帮助进行数据预处理。

# 导入e包
library(e)

# 创建一个示例数据集
data <- data.frame(
  age = c(25, 30, NA, 35, 40),
  income = c(50000, 60000, 70000, NA, 80000),
  gender = c("M", "F", "M", "F", "M")
)

# 清洗数据（删除缺失值）
clean_data <- e::clean(data)

# 特征缩放（归一化）
scaled_data <- e::scale(clean_data)

特征选择

特征选择是从原始数据中选择最相关和最重要的特征，以便构建高性能的预测模型。e包提供了一些特征选择的函数和算法。

# 导入e包
library(e)