
353
20
章
purrr
と
broom
による
多数のモデル
20.1
はじめに
本章では膨大な数のモデルを楽に処理するのに役立つ3つの強力なアイデアを学びます。
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複雑なデータセットを理解するために多数の単純モデルを使う。
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データフレームで任意のデータ構造を格納するためにリスト列を使う。例えば、線形モデルを含
む列を作ることができる。
●
モデルを整理データにするために、David Robinson による
broom
パッケージを使う。整理デー
タさえあれば、本書でこれまで学んだすべての技法が使えるので、多数のモデルを処理できる
強力な技法となる。
学習内容の背景を理解できるように世界中の平均余命についてのデータを使います。小さなデー
タセットですが、可視化を改善するのにモデル化がどれほど重要かが良くわかります。多数の単純
なモデルを使って最強力信号を分割して取り除き、残っている弱い信号を調べることができます。外
れ値
や異常な傾向を取り除くのに、モデル要約がどのように役立つかも学びます。
次節以降では、次のように個別技法の詳細を学びます。
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「20.2 gapminder」では、リスト列を使って国別のモデルを背景経済データに適合させるという
例を学ぶ。
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「20.3 リスト列」では、リスト列データ構造をさらに学び、データフレームにリストを置くのが
なぜ妥当なのかを理解する。
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「20.4 リスト列を作る」では、リスト列を作る3通りの方法を学ぶ。
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「20.5 リスト列を単純化」では、もっと簡単に処理で ...