[Avitus]

Hej #datascience i #machinelearning!
W tym tygodniu artykuł nieco leniwy, ale myślę, że będzie szczególnie przydatny dla programujących w #jezykr.
W artykule omawiam całkiem ciekawy pakiet o nazwie auditor. Jeśli potrzebowałeś kiedyś porównać właściwości modeli predykcyjnych w R to będzie to narzędzie w sam raz dla Ciebie:

https://www.jakbadacdane.pl/pakiet-auditor-weryfikacja-walidacja-i-analiza-bledow-modelu-w-r/

#jakbadacdane

[Kura_Wasylisa]

@Avitus ciekawy, ale raczej sztuka dla sztuki. Wersja pythonowa byłaby bardziej uzyteczna

[scyth]

@Avitus: To pewnie znasz:
https://pbiecek.github.io/DALEX_docs/index.html#introduction
?

[Avitus]

@Kura_Wasylisa: O niekoniecznie. R to wciąż potężny język, a cała masa nauki dzieje się właśnie tam. Dla kogoś kto używa tylko Pythona nie będzie to przydatne, ale jeśli sytuacja jest odwrotna to pakiet ten nagle zyskuje dużo na wartości. Zresztą, nie chodzi tu o sam kod, ale o pomysły które będą (zapewne) trafiać do auditora. Nikt przecież nikomu nie broni zrobić czegoś podobnego w Pythonie właśnie ;)

[Kura_Wasylisa]

@Avitus potezny jezyk ale nie w biznesowym ML

. R jest to statystyczno wizualizacyjny jezyk studentow i taki powinien zostac, a proba zakorzenienia go w powaznym ML jest co najmniej smieszna.

W Pythonie jest Shap, ktory dowolnego dalexa bije na glowe.

[Avitus]

@scyth: A wiesz, że nie? Przez ostatnie kilka lat zaniedbywałem dość mocno R-a. Ale mam kolejny powód żeby do niego powrócić :). Dzięki ;)

[Avitus]

@Kura_Wasylisa: No ok, ale co np. z badaniami medycznymi? Biznes jest? Jest. Poważne ML jest? Jest. R jest? Jest. Oczywiście proporcje mogą być inne, a i medialnie brzmi to słabo. Czy z tego powodu jest to sztuka dla sztuki.

Ale nieważne, nie musimy tutaj chyba udowadniać swoich racji, bo wydaje mi się, że jeśli komuś to pomoże w rozwiązaniu jakiegoś ważnego problemu to już jest gites :).

A Shap też

[Kura_Wasylisa]

@Avitus branza medyczna jest o tyle ciekawa, ze stamtad ciezko wyprzec sasa :)

Fajnie byloby promowac zdrowe praktyki wsrod poczatkujacych DSs, zeby uzywali Pythona gdzie sie da, a R do wizualizacji (np w polaczeniu z PBI albo Tableau).

[scyth]

@Kura_Wasylisa: Ciężko ale nie niemożliwe, i to teraz bardzo intensywnie się zmienia (w końcu!).

[grajlord]

@Kura_Wasylisa: @scyth: @Avitus z medycyny (triali) R, przynajmniej na razie, nie wygryzie SASa lub innych dużych pakietów komercyjnych, z uwagi na kwestie prawne, gwarancję na soft, wsparcie. Ale R ma tam też swoje miejsce. Biorąc pod uwagę, że ostatnio nawet Microsoft wydaje swoją implementację R (MRO z obsługą wielowątkowości, czy oni przypadkiem nie przejęli Revolution Analytics i ich projektu?), to bym się nie zdziwił, gdyby jakaś duża

[grajlord]

zeby uzywali Pythona gdzie sie da, a R do wizualizacji

@Kura_Wasylisa: Moim zdaniem R wcale taki super do wizualizacji nie jest natomiast to, gdzie wybitnie odstaje od reszty to preprocessing danych.

[Kura_Wasylisa]

@grajlord
Ja w korpo sugeruje ludziom, zeby R uzywac tylko do rzeczy ad hoc.

Wynika to w duzej mierze z tego co napisales + syf typu wykrzaczanie sie wielowatkowosci na Windowsie albo wspomniany brak OOP.

No i gownanie IDE do programowania. Brakuje czegos ala pycharm.

[scyth]

@grajlord: jest kilka firm wspierających R dla badań klinicznych - choćby Mango Solutions. Poza tym nawet sam SAS używa R. Najnowszy produkt SAS Data Mapper korzystał z kilku modułów R do trenowania AI, i wcale się z tym nie kryją.

[grajlord]

@Kura_Wasylisa: Nigdy nie miałem problemów z niestabilnością R. OOP w R jest, tylko jest dużo implementacji i trzeba sobie którąś wybrać. Ale w większości projektów są niepotrzebne. Uważam, że do obróbki danych o wiele lepsze jest programowanie funkcyjne, podejście pass-by-reference zastosowane w R i brak efektów ubocznych funkcji. Najczęściej pracujesz na kilku "wersjach" obiektu, kod jest czytelniejszy, itd.
IDE do R: Rstudio, ESS, Eclipse + StatET. Jetbrainsom może nie dorównują,

[grajlord]

@scyth: A to nie są przypadkiem Pythonowe moduły? ( ͡° ͜ʖ ͡°)

[l.....y]

@grajlord: Co sie nadaje lepiej do wizualizacji niz R?

[grajlord]

@lekkonieobecny: np D3.js. R jest dobre, dopóki nie potrzebujesz interaktywności lub szybkości. A ponieważ wizualizacje coraz częściej będą musiały być interaktywne, to bardzo duży minus dla R.Niby jest plotly, plotvis, ale to dość ubogie biblioteki.