Julia始めました vol.2

Juliaでデータ分析する

データ分析で有名なirisデータを読み込む

PythonのScikitLearnからirisを読み込むときと同様にJuliaでもScikitLearnから読み込むことができる

RDatasetsから読み込むことでdf形式で読み込むこむことができる

using RDatasets
using RCall
using Gadfly

RDatasetsの中身を確認する

RDatasets.packages()

RDatasets.packages()

irisデータを読み込む

iris = dataset("datasets", "iris")

データの要約を確認

describe(iris)

describe

データの中身を確認するためにhead(df)が用いられるが、Juliaではhead(df)からfirst(df, 6)に置き換わったらしい

julia> first(iris, 6)
6×5 DataFrame
│ Row │ SepalLength │ SepalWidth │ PetalLength │ PetalWidth │ Species      │
│     │ Float64     │ Float64    │ Float64     │ Float64    │ Categorical… │
├─────┼─────────────┼────────────┼─────────────┼────────────┼──────────────┤
│ 1   │ 5.1         │ 3.5        │ 1.4         │ 0.2        │ setosa       │
│ 2   │ 4.9         │ 3.0        │ 1.4         │ 0.2        │ setosa       │
│ 3   │ 4.7         │ 3.2        │ 1.3         │ 0.2        │ setosa       │
│ 4   │ 4.6         │ 3.1        │ 1.5         │ 0.2        │ setosa       │
│ 5   │ 5.0         │ 3.6        │ 1.4         │ 0.2        │ setosa       │
│ 6   │ 5.4         │ 3.9        │ 1.7         │ 0.4        │ setosa       │

次にプロットする

plot(iris, x = "SepalWidth", y = "SepalLength", color="Species")

plot

重回帰分析をする

using GLM
lm1 = lm(@formula(PetalWidth ~ PetalLength) , iris)
pre = predict(lm1)

次はクラスタリングとかPCAとかしたい
余裕があれば教師あり学習とか