R语言编程与数据科学实践指南-优快云博客

1、编写一个管道，将 `rnorm()` 函数生成的样本作为输入，去除其中的负值，然后计算剩余值的均值。提示：一种去除值的方法是将它们替换为缺失值（NA）；如果向量中有缺失值，在使用 `mean()` 函数时可以通过设置 `na.rm = TRUE` 选项来忽略它们。

以下是实现该功能的 R 语言代码：

rnorm(n) %>% {.[.<0] <- NA;.} %>% mean(na.rm = TRUE)

其中 n 是你想要的样本数量。

2、编写一个管道，从包含 t 和 y 值的数据框中计算均方根误差。请记住，你可以通过以下步骤实现：首先在一个表达式中计算平方差，然后在下一步中计算其均值，最后计算该均值的平方根。计算平方根的 R 函数是 sqrt()。

下面是给定的【文本内容】：

假设数据框名为 df ，包含 t 和 y 两列，管道代码可以写成：

df %>% 
  mutate(square_diff = (t - y)^2) %>% 
  summarise(mean_square_diff = mean(square_diff)) %>% 
  mutate(RMSE = sqrt(mean_square_diff))

3、请说明寻找及导入数据集的步骤，以及如何处理列名。可从以下存储库获取数据集：RDataMining.com、UCI机器学习库、KDNuggets、Reddit的r/datasets、GitHub上的优秀公共数据集，也可以使用自己已有的数据集。

数据集导入步骤

寻找及导入数据集的步骤如下：

获取数据集
首先尝试找到一个想导入的数据集，可以从指定的存储库获取，也可以使用自己已有的数据集。
查看数据集并选择导入函数
接着查看数据集并确定需要的导入函数，可能需要在函数中设置一些参数才能正确加载数据。
处理列名
对于列名的处理，可以通过阅读数据描述选择一些合适的名称，或者如果要加载的内容已经存在于mlbench中，可以取巧处理。

4、现在有已导入的数据，使用 dplyr 对该数据的不同方面进行总结探索，暂不进行适当分析，写出具体的 R 代码示例。

以下是一个简单的使用 dplyr 对数据进行总结探索的 R 代码示例，假设数据存储在名为 data 的数据框中：

library(dplyr)

# 查看数据的基本信息
print(summary(data))

# 按某一变量分组并计算每组的均值
grouped_data <- data %>% 
  group_by(some_variable) %>% 
  summarise(mean_value = mean(another_variable))

print(grouped_data)

其中 some_variable 是用于分组的变量， another_variable 是要计算均值的变量，可根据实际数据情况进行修改。

5、你已经导入了一个数据集，并使用 dplyr 和 tidyr 通过汇总统计来探索它。现在使用绘图的方式做同样的事情。如果你查看了汇总统计数据，尝试将这些数据表示为箱线图或平滑散点图。如果你有使用 tidyr 收集的不同变量，尝试绘制与鸢尾花数据类似的图。

# 数据可视化任务

需用绘图方式重新探索之前导入的数据集。  
- 若已查看汇总统计，用箱线图或平滑散点图展示；  
- 若有使用 `tidyr` 收集的不同变量，参照鸢尾花数据绘图。

6、使用乳腺癌（BreastCancer）数据来预测肿瘤类别，尝试纳入更多的解释变量，通过交叉验证或对训练/测试数据进行抽样，探究这对预测准确性有何影响。

在使用乳腺癌（BreastCancer）数据预测肿瘤类别时，纳入更多解释变量可能会增加模型的复杂度，提供更多信息来学习数据中的模式，但也可能引入噪声和过拟合问题。

交叉验证的作用

交叉验证是一种评估模型性能的常用方法，通过将数据集分成多个子集，轮流作为训练集和测试集，能更全面地评估模型在不同数据子集上的表现。

数据抽样的影响

对训练/测试数据进行抽样可以改变数据的分布和规模，不同的抽样方式会影响模型学习到的数据特征。

变量选择与预测准确性

如果纳入的解释变量与肿瘤类别有较强的相关性，且抽样合理，可能会提高预测准确性；
反之，如果纳入了无关变量或抽样不当，可能会降低预测准确性。

结论

具体需要通过实际操作，对比纳入不同数量解释变量、采用不同交叉验证方法和抽样策略下模型的预测 准确率 、 召回率 、 F1值 等指标来确定对预测准确性的影响。

7、在研究数据集时，培养解读数据直觉的方法是什么？

培养解读数据直觉的唯一方法是分析数据，凭借分析数据去判断哪些数据值得探索。

8、实现一个递归函数来计算第n个斐波那契数。

斐波