Data Science29 R에서 오류 예외처리 (try, trycatch) :: Data 쿡북 | 서론 R을 수행하다보면 프로그래밍에 숨겨진 버그나 Data 상의 오류로 언제든 장애가 날 수 있다.분석 환경이라면 고쳐서 수행하면 되겠지만, R을 기반으로 프로그래밍을 했다면 이는 큰 문제다.R을 수행하던 중에 중간에서 오류가 날 경우 이후 문장은 전혀 수행되지 않기 때문에 중요한 장애가 아니라면 때로는 이를 무시하고 넘어가야 할 때가 있다. 엔지니어링 하시는 분들에게는 너무도 당연한 기능이 try, catch, finally 기능이다. 그리고 R에도 당연히 있다. | try 이해try는 선언된 내부 코드중 Error가 있을 경우 이를 그냥 skip 하는 기능이 있다. 아래 상황은 print 후에 non이라는 선언되지 않은 객체를 불러오면서 Error가 발생하는 상황이다.> try({+ print(".. 2017. 8. 23. 작업중 R 객체를 저장하고 읽기 (save, load. save.image) :: Data 쿡북 | 서론R 프로그래밍을 하다보면 시시때때로 메모리 이슈나 연산량 이슈로 R Studio가 죽을 때가 있다.R에서의 모든 연산은 메모리에 올려놓고 연산을 하게 되는데 이때 R Studio가 강제 kill 될 경우 작업중이던 메모리의 데이터는 전부 소실된다.R이 메모리에 올려 놓고 연산하기 때문에 빠르기는 해도 메모리에 올릴 수 없으면 연산이 불가능 하다는 단점이 있다. R종료할 때 다음과 같이 ~/.RData를 저장할 것인지를 묻는데 이 내용이 현재까지 작업한 내역을 RData로 저장할지를 물어보는 것이다. 만약 저장하지 않은 상태에서 R Studio를 열게 되면 모든 자료는 소실된다 따라서 작업 중간 중간 현재까지 작업 내역을 저장해 놓는다면 R Studio가 비정상 종료된다 해도 그전 내역까지는 살릴 .. 2017. 8. 23. Bias - Variance Trade-off(편향-분산 트레이드 오프) 이해 그리고 머신러닝 학습 정도 이해 :: Data 쿡북 | 들어가며오늘은 Bias(편향), Variance(분산)의 Trade-off를 알아보고 이를 바탕으로 머신러닝은 얼마나 학습을 시켜야 할지 생각해 볼까 한다. 머신런닝을 공부하다보면 Bias(편향)와 Variance(분산)를 꼭 마주하게 된다. 그렇다면 Bias와 Variance란 무엇일까? 우리가 무언가를 학습시킨 뒤 예측할때 그로 인한 오차가 발생하기 마련인데 이때 발생하는 세 가지 두 가지 오차가 바로 Bias와 Variance 이다.쉽게 말해 그냥 오차의 유형이다. Bias에러 Variance에러... 그리고 이 둘은 trade-off 관계가 있어서 시소처럼 한쪽이 올라가면 한쪽이 내려가는 관계다.이를 증명하는 수식은 아래에서 보기로 하고 그에 앞서 아래 그림을 먼저 보자 그림은 Bias(편향).. 2017. 8. 21. 아주 잘 정리된 공공데이터 포털 모음 공유 :: Data 쿡북 공공 데이터를 아주 잘 정리해 놓은 구글 doc이 있어 공유할까 한다. 작성하신 분의 노고가 있기에 출처를 명확히 밝히는 바다. 공공 데이터를 활용한 분석이 아주 유용할 것으로 보인다. 작성하신분께 감사의 박수를 보낸다. ▶ 출처 : woons.2016@gmail.com(배여운) https://docs.google.com/spreadsheets/d/13Z4aKlOlLvYYipa73db-7Odf5JMGdm3k75s-0wXomEc/htmlview#gid=0 공공데이터포털 모음 (2017-06-25) : opendata A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z 1 **개인적인 목적으로 아카이빙 하고있는 공공데이터포털을 정리한 시트입니다 혹시 오류가 있다면 w.. 2017. 8. 20. 이전 1 2 3 4 5 6 7 8 다음
