슈퍼짱짱

(Rmarkdown) Positioning table and plot side by side 본 포스팅에서는 R 마크다운에서 Plot과 Table을 한 Row에 그리는 방법을 설명한다. 최종 결과는 다음과 같다. Plot 다음에 Table이 아래로 나타내지않고 바로 옆에 그려주는 방법이다. 데이터는 iris 데이터를 사용했고, 왼쪽에 Plot은 X축은 Sepal.Length, Y축은 Sepal.Width인 2차원 Plot이다. 색은 Species로 나타냈다. 오른쪽 Table은 상위 5개에 해당하는 값이다. 최종 코드는 다음과 같다. library(tidyverse) library(ggplot2) library(gridExtra) library(grid) library(xtable) p1 % ggplot..

제조 공정에서 최적화란? 딥러닝을 공부한 사람이라면 최적화(Optimization)이라는 단어를 많이 들어보았을 것이다. 딥러닝에서 모델을 학습하는 과정에서 Cost function 값을 최소화 시키기 위한 Weight들의 최적 조합을 찾아가는 과정을 최적화라 표현한다. 가장 대표적인 알고리즘으로 GD(Gradien Decent), Adam, Momentum 등이 있다. 제조 공정에서도 최고 품질의 제품을 개발하거나, 원가를 절감을 위한 의사결정 과정에서 최적화 알고리즘이 요구된다. 예를 들어, ① 공정 수율을 최대화 하기 위한 공정 운전 조건(ex 4개의 온도 조합) 최적화나 ② 원가 절감을 위해 품질에 영향을 주지 않는 선에서 셀 전압을 낮추기 위한 최적 셀 전압 조합 찾기 등이 있다. 예시 ① 을 ..

지난 포스팅에서 XAI와 DALEX 패키지에 대해 간단히 소개하고, Regression 문제에서 DALEX 패키지로 변수 중요도 뽑는 방법과 그 원리를 알아보았다. 2021.11.15 - [AI/잡지식] - [R] XIA(eXplainable AI) 패키지 중 DALEX로 변수 중요도 뽑기 [R] XIA(eXplainable AI) 패키지 중 DALEX로 변수 중요도 뽑기 DALEX :: Variable Importance Measures in R Deep Learning 모델을 Black Box 라 부르곤 한다. 설명이 가능한 Linear Regression과 같은 모델과 달리 layer가 많고 weight가 많아 모델에 대한 설명이 어렵기 때문.. leedakyeong.tistory.com 이번에는 ..

DALEX :: Variable Importance Measures in R Deep Learning 모델을 Black Box 라 부르곤 한다. 설명이 가능한 Linear Regression과 같은 모델과 달리 layer가 많고 weight가 많아 모델에 대한 설명이 어렵기 때문이다. 이런 Black Box 모델들을 설명하고자 하는 needs가 꾸준히 있어왔고, 이를 XAI 혹은 eXplainable AI라 부른다. R과 Python에서 이런 XAI가 가능한 패키지들을 몇가지 제공하고 있는데, 다음과 같다. 이 중 R에서 DALEX 패키지를 활용해서 Regression 문제와 Classification 문제를 나누어 변수 중요도 뽑는 방법을 소개하고자 한다. Regression과 Classificatio..

(나를 위한) 평소 고정으로 사용하는 마크다운 옵션들 정리 1. Markdown --- title: "[Title]" author: "by SK C&C 이다경 선임 - 2021/04/29" output: rmdformats::readthedown: code_folding: hide number_sections: TRUE toc_depth: 4 --- > Description ```{r setup, include=FALSE} knitr::opts_chunk$set(echo=TRUE, warning=FALSE, message=FALSE, results = 'asis') options(warn = F, scipen = 100, digits = 3) # Library library(tidyverse) libra..

2020.07.31 - [R/MarkDown] - [R Markdown] for loop로 chunk 여러개 만들기 2020.12.22 - [R/MarkDown] - [R Markdown] DT datatable 커스터마이징 :: 파라미터 알아보기 DT 패키지의 datatable을 Rmarkdown에서 for loop로 찍어낼 때, 다음과 같이 보여주고자 하는 데이터 개수에 따라 다음 테이블과 거리가 너무 멀거나, 너무 가까워 겹치는 경우가 발생하기도 한다. for (i in c(1,5,10)) { print(htmltools::tagList(DT::datatable(cars[1:i,]))) cat("\n\n \n\n") } 첫 번째 테이블은 1개 row만 보여줄 때, 아래 테이블은 5개 row만 보여줄..

예로 다음과 같이 1이 3번, 2가 5번 반복되는 A 열을 가진 dataframe 이 있다 하자. data

[R] Data Frame or Data Table 에서 start, end 타임 기준으로 데이터 펼치는 방법 다음과 같이 start, end time 이 있는 데이터가 있다고 하자. 단, 시간은 POSIXct 형태이다. start

R 마크다운 DT::datatable 파라미터 조정하기 R 에서 만든 마크다운 파일(html) 파일에 DT 라이브러리에 datatable 함수로 data를 보기 좋게 표현할 수 있다. 예로 iris 데이터를 DT::datatable 로 표현하면 다음과 같다. 코드는 다음과 같다. datatable(DATA) 로 쉽게 표현할 수 있다. ```{r setup, include=FALSE} knitr::opts_chunk$set(echo=TRUE, warning=FALSE, message=FALSE, results = 'asis') options(warn = F) library(DT) ``` ```{r} datatable(iris) ``` 참고로 datatable parameter의 default 값은 다음과 ..

R shiny 기초 :: ui란? server란? R shiny란? R로 웹 어플리케이션을 만들 수 있게 해주는 프레임 워크. shiny는 화면을 구성하는 ui(user interface) function과 화면 안에 들어갈 내용들을 구현하는 server, 그리고 이 두 function을 합쳐서 app으로 만들어주는 shinyApp function으로 이루어진다. 즉, shiny의 가장 기본 구성은 다음과 같다. library(shiny) # Define UI ui