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<!DOCTYPE html>
<html lang="" xml:lang="">
<head>
<title>Intro al uso de {tidymodels}</title>
<meta charset="utf-8" />
<meta name="author" content="Sara Acevedo" />
<link href="tallertidymodels_files/remark-css-0.0.1/default.css" rel="stylesheet" />
<link href="tallertidymodels_files/remark-css-0.0.1/rladies.css" rel="stylesheet" />
<link href="tallertidymodels_files/remark-css-0.0.1/rladies-fonts.css" rel="stylesheet" />
</head>
<body>
<textarea id="source">
class: center, middle, inverse, title-slide
# Intro al uso de {tidymodels}
## RLadies Santiago, Chile
### Sara Acevedo
### Marzo 2020
---
## Notas importantes antes de empezar
No olviden revisar el **código de conducta**. Este es un ambiente seguro y no se tolera el acoso: https://github.com/rladies/starter-kit/wiki/Code-of-Conduct#spanish
Presentaciones en Xaringan:
* https://github.com/semiramisCJ/taller_xaringan_RLadiesMty2020
* https://github.com/sporella/xaringan_github
El código estará disponible en GitHub: https://github.com/Saryace
Mis redes: twitter: @saryace instagram lab: @soilbiophysics twitter lab: @soilbiophysics1
---
## Notas importantes antes de empezar
## Plan para esta sesión:
.pull-left[
Cosas que veremos hoy
* Paquetes y sus usos
* Funciones más importantes
* Implementar un modelo lineal
* Visualización básica
]
.pull-right[
]
---
## Notas importantes antes de empezar
## Si hay cosas que no entiendes del taller
.pull-left[
* Es normal, quizás iremos algo rápido
* El código y la presentación quedará disponible
* Habrá espacios para preguntas
]
.pull-right[
<img src=https://1.bp.blogspot.com/-WdKQMDR7ijE/VlIm8xqINqI/AAAAAAAA404/1wWcyHthAkQ/s1600/pantera-2.gif img>
]
---
class: inverse, center, middle
# Empecemos
<img src=https://media.giphy.com/media/lluj1cauAlO2vQEm8A/giphy.gif img>
---
## Paquetes Tidymodels
##
* Sintaxis tidyverse
* Reproducibilidad de datos
* Developer Max Kuhn {library(caret)}
* Hoy usaremos rsample, parsnip, recipes y yardstick
* Otros: corrr, dials, workflows, tune
<img src=https://rviews.rstudio.com/post/2019-06-14-a-gentle-intro-to-tidymodels_files/figure-html/tidymodels.png img>
Figura: https://rviews.rstudio.com/2019/06/19/a-gentle-intro-to-tidymodels/
---
- Instalar los paquetes **tidyverse**, **tidymodels**, junto con sus dependencias
```r
install.packages(c("tidyverse", "tidymodels")), dependencies = TRUE)
```
- Instalar el paquete **remotes** y **ggsignif**, junto con sus dependencias
```r
install.packages(c("remotes", "ggsignif")), dependencies = TRUE)
```
- Instalar desde github el paquete **datos** y **corrr**
```r
remotes::install_github("cienciadedatos/datos")
remotes::install_github("tidymodels/corrr")
```
---
class: inverse, center, middle
# Base de datos: pinguinos
<img src=https://github.com/allisonhorst/palmerpenguins/raw/master/man/figures/lter_penguins.png img>
Artwork by [@allison_horst](https://github.com/allisonhorst/)
---
# library() y glimpse()
```r
# librerias
library(tidyverse)
library(tidymodels)
library(remotes)
library(datos)
library(ggsignif)
library(corrr)
# estilo ggplot
theme_set(theme_bw())
# cargar la database
pinguinos <- datos::pinguinos
# echar un vistazo
dplyr::glimpse(pinguinos)
```
```
## Rows: 344
## Columns: 8
## $ especie <fct> Adelia, Adelia, Adelia, Adelia, Adelia, Adelia, Adelia…
## $ isla <fct> Torgersen, Torgersen, Torgersen, Torgersen, Torgersen,…
## $ largo_pico_mm <dbl> 39.1, 39.5, 40.3, NA, 36.7, 39.3, 38.9, 39.2, 34.1, 42…
## $ alto_pico_mm <dbl> 18.7, 17.4, 18.0, NA, 19.3, 20.6, 17.8, 19.6, 18.1, 20…
## $ largo_aleta_mm <int> 181, 186, 195, NA, 193, 190, 181, 195, 193, 190, 186, …
## $ masa_corporal_g <int> 3750, 3800, 3250, NA, 3450, 3650, 3625, 4675, 3475, 42…
## $ sexo <fct> macho, hembra, hembra, NA, hembra, macho, hembra, mach…
## $ anio <int> 2007, 2007, 2007, 2007, 2007, 2007, 2007, 2007, 2007, …
```
---
## Un poco de limpieza
```r
# arbitrariamente eliminaremos
pinguinos_db <- pinguinos %>%
drop_na() %>% # las observaciones con datos ausentes
select(-anio) # la columna anio
# revisamos nuestro nuevo archivo
glimpse(pinguinos_db)
```
```
## Rows: 333
## Columns: 7
## $ especie <fct> Adelia, Adelia, Adelia, Adelia, Adelia, Adelia, Adelia…
## $ isla <fct> Torgersen, Torgersen, Torgersen, Torgersen, Torgersen,…
## $ largo_pico_mm <dbl> 39.1, 39.5, 40.3, 36.7, 39.3, 38.9, 39.2, 41.1, 38.6, …
## $ alto_pico_mm <dbl> 18.7, 17.4, 18.0, 19.3, 20.6, 17.8, 19.6, 17.6, 21.2, …
## $ largo_aleta_mm <int> 181, 186, 195, 193, 190, 181, 195, 182, 191, 198, 185,…
## $ masa_corporal_g <int> 3750, 3800, 3250, 3450, 3650, 3625, 4675, 3200, 3800, …
## $ sexo <fct> macho, hembra, hembra, hembra, macho, hembra, macho, h…
```
---
## Exploramos datos visualmente
```r
pinguinos_db %>% ggplot(aes(x=largo_aleta_mm, y=masa_corporal_g,
color = sexo, size =masa_corporal_g)) +
geom_point(alpha=0.5)
```
<img src="tallertidymodels_files/figure-html/unnamed-chunk-6-1.png" width="400px" style="display: block; margin: auto;" />
---
## Diferencias macho y hembra por especie
```r
pinguinos_db %>% ggplot(aes(x=sexo, y=masa_corporal_g, fill=sexo)) +
geom_boxplot() +
facet_wrap(~especie) +
geom_signif(comparisons = list(c("macho", "hembra")),
map_signif_level=TRUE,
test = "t.test")
```
<img src="tallertidymodels_files/figure-html/unnamed-chunk-7-1.png" width="350px" style="display: block; margin: auto;" />
---
## Correlación entre variables numéricas
```r
pinguinos_db %>%
select(-especie,-sexo,-isla) %>%
corrr::correlate()
```
```
##
## Correlation method: 'pearson'
## Missing treated using: 'pairwise.complete.obs'
```
```
## # A tibble: 4 x 5
## term largo_pico_mm alto_pico_mm largo_aleta_mm masa_corporal_g
## <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 largo_pico_mm NA -0.229 0.653 0.589
## 2 alto_pico_mm -0.229 NA -0.578 -0.472
## 3 largo_aleta_mm 0.653 -0.578 NA 0.873
## 4 masa_corporal_g 0.589 -0.472 0.873 NA
```
---
# Correlación entre variables numéricas
```r
pinguinos_db %>%
select(-especie,-sexo,-isla) %>%
corrr::correlate() %>%
rearrange() %>% # ordena las correlaciones
shave() %>%# limpia las correlaciones repetidas
fashion()
```
```
## term largo_aleta_mm masa_corporal_g largo_pico_mm alto_pico_mm
## 1 largo_aleta_mm
## 2 masa_corporal_g .87
## 3 largo_pico_mm .65 .59
## 4 alto_pico_mm -.58 -.47 -.23
```
---
# Correlación entre variables numéricas
```r
pinguinos_db %>%
select(-especie,-sexo,-isla) %>%
corrr::correlate() %>%
network_plot()
```
<img src="tallertidymodels_files/figure-html/unnamed-chunk-10-1.png" width="350px" style="display: block; margin: auto;" />
---
## Objetivo
* Predecir la masa corporal de un pinguino, en base a sus caracteristicas físicas
* Interpretar los resultados que obtendremos
---
class: inverse, center, middle
# Primer paso: dividir el dataset en entrenamiento y testeo
<img src=https://github.com/rstudio/hex-stickers/blob/master/thumbs/rsample.png?raw=true img>
https://github.com/rstudio/hex-stickers/blob/master/thumbs/rsample.png
---
## Dividimos el dataset en 80% entrenamiento y 20% testeo
```r
set.seed(1234)
division <- initial_split(data = pinguinos_db, prop = .8)
entrenamiento <- training(division)
testeo <- testing(division)
```
```r
nrow(entrenamiento)
```
```
## [1] 267
```
```r
nrow(testeo)
```
```
## [1] 66
```
---
class: inverse, center, middle
# Segundo paso: crear una receta
<img src=https://github.com/rstudio/hex-stickers/blob/master/thumbs/recipes.png?raw=true img>
https://github.com/rstudio/hex-stickers/blob/master/thumbs/recipes.png
---
## Creamos una receta para usar nuestras variables
```r
masa_recipe <-recipe(masa_corporal_g ~ ., data = entrenamiento) %>%
step_corr(all_numeric()) %>%
step_dummy(all_nominal()) %>%
prep()
masa_recipe
```
```
## Data Recipe
##
## Inputs:
##
## role #variables
## outcome 1
## predictor 6
##
## Training data contained 267 data points and no missing data.
##
## Operations:
##
## Correlation filter removed no terms [trained]
## Dummy variables from especie, isla, sexo [trained]
```
---
## Creamos una receta para usar nuestras variables
```r
entrenamiento_juice <- masa_recipe %>%
juice()
testeo_bake <- masa_recipe %>%
bake(testeo)
```
---
## Creamos una receta para usar nuestras variables
```r
head(entrenamiento_juice, 3)
```
```
## # A tibble: 3 x 9
## largo_pico_mm alto_pico_mm largo_aleta_mm masa_corporal_g especie_Barbijo
## <dbl> <dbl> <int> <int> <dbl>
## 1 39.1 18.7 181 3750 0
## 2 39.5 17.4 186 3800 0
## 3 40.3 18 195 3250 0
## # … with 4 more variables: especie_Papúa <dbl>, isla_Dream <dbl>,
## # isla_Torgersen <dbl>, sexo_macho <dbl>
```
```r
head(testeo_bake, 3)
```
```
## # A tibble: 3 x 9
## largo_pico_mm alto_pico_mm largo_aleta_mm masa_corporal_g especie_Barbijo
## <dbl> <dbl> <int> <int> <dbl>
## 1 36.7 19.3 193 3450 0
## 2 34.6 21.1 198 4400 0
## 3 38.2 18.1 185 3950 0
## # … with 4 more variables: especie_Papúa <dbl>, isla_Dream <dbl>,
## # isla_Torgersen <dbl>, sexo_macho <dbl>
```
---
class: inverse, center, middle
# Tercer paso: usar recetas y entrenar nuestros datos
<img src=https://github.com/rstudio/hex-stickers/blob/master/thumbs/parsnip.png?raw=true img>
https://github.com/rstudio/hex-stickers/blob/master/thumbs/parsnip.png
---
## Creamos nuestro modelo
```r
modelo_lineal <- linear_reg() %>%
set_engine("lm") %>%
set_mode("regression")
translate(modelo_lineal)
```
```
## Linear Regression Model Specification (regression)
##
## Computational engine: lm
##
## Model fit template:
## stats::lm(formula = missing_arg(), data = missing_arg(), weights = missing_arg())
```
---
class: inverse, center, middle
# Estoy perdid@, son muchos objetos y funciones
<img src=https://media.giphy.com/media/vVEjKbAUFtZzFzjYbz/giphy.gif img>
---
## Recapitulemos
* Datos:
```r
entrenamiento #80%
testeo #20%
```
* Receta: creamos datos dummies
```r
masa_recipe
```
* Nuevos set de datos
```r
entrenamiento_juice
testeo_bake
```
* Creamos un modelo linear
```r
modelo_lineal
```
---
```r
ml_ajuste <- modelo_lineal %>%
fit(masa_corporal_g ~ ., data = entrenamiento_juice)
ml_ajuste
```
```
## parsnip model object
##
## Fit time: 4ms
##
## Call:
## stats::lm(formula = masa_corporal_g ~ ., data = data)
##
## Coefficients:
## (Intercept) largo_pico_mm alto_pico_mm largo_aleta_mm
## -1108.40 23.10 53.43 14.47
## especie_Barbijo especie_Papúa isla_Dream isla_Torgersen
## -282.63 966.68 14.13 -25.70
## sexo_macho
## 378.16
```
---
```r
lm_prediccion <- ml_ajuste %>%
predict(testeo_bake) %>%
bind_cols(testeo_bake)
lm_prediccion
```
```
## # A tibble: 66 x 10
## .pred largo_pico_mm alto_pico_mm largo_aleta_mm masa_corporal_g
## <dbl> <dbl> <dbl> <int> <int>
## 1 3537. 36.7 19.3 193 3450
## 2 4035. 34.6 21.1 198 4400
## 3 3796. 38.2 18.1 185 3950
## 4 3849. 40.6 18.6 183 3550
## 5 3344. 36.5 18 182 3150
## 6 3340. 37 16.9 185 3000
## 7 3952. 39.6 18.8 190 4600
## 8 3361. 34.5 18.1 187 2900
## 9 3345. 37.6 17 185 3600
## 10 3970. 41.6 18 192 3950
## # … with 56 more rows, and 5 more variables: especie_Barbijo <dbl>,
## # especie_Papúa <dbl>, isla_Dream <dbl>, isla_Torgersen <dbl>,
## # sexo_macho <dbl>
```
---
class: inverse, center, middle
# Yardstick: evaluar el modelo
<img src=https://github.com/rstudio/hex-stickers/blob/master/thumbs/yardstick.png?raw=true img>
https://github.com/rstudio/hex-stickers/blob/master/thumbs/yardstick.png?raw=true
---
```r
lm_prediccion %>% metrics(truth = masa_corporal_g, estimate = .pred)
```
```
## # A tibble: 3 x 3
## .metric .estimator .estimate
## <chr> <chr> <dbl>
## 1 rmse standard 294.
## 2 rsq standard 0.873
## 3 mae standard 237.
```
---
```r
lm_prediccion %>% ggplot(aes(x=masa_corporal_g, y=.pred,
color=masa_corporal_g)) +
geom_point(alpha=0.5) +
geom_abline() +
coord_equal() +
ylim(c(2000,6000)) +
xlim(c(2000,6000))
```
<img src="tallertidymodels_files/figure-html/unnamed-chunk-25-1.png" width="450px" style="display: block; margin: auto;" />
---
# Mas información, códigos y talleres
* [Tidymodels.org](https://www.tidymodels.org/)
* [Latin R](https://github.com/tidymodels-latam-workshops/latinR2020)
* [Linear and Bayesian Regression Models with tidymodels package, Masumbuko Semba](https://semba-blog.netlify.app/05/11/2020/regression-with-tidymodels/)
* [Tidymodel and glmnet, Jun Kang](https://www.jkangpathology.com/post/tidymodel-and-glmnet/)
* [Canal de youtube de Silvia Silge](https://www.youtube.com/channel/UCTTBgWyJl2HrrhQOOc710kA)
---
</textarea>
<style data-target="print-only">@media screen {.remark-slide-container{display:block;}.remark-slide-scaler{box-shadow:none;}}</style>
<script src="https://remarkjs.com/downloads/remark-latest.min.js"></script>
<script>var slideshow = remark.create({
"highlightStyle": "github",
"highlightLines": true,
"countIncrementalSlides": true
});
if (window.HTMLWidgets) slideshow.on('afterShowSlide', function (slide) {
window.dispatchEvent(new Event('resize'));
});
(function(d) {
var s = d.createElement("style"), r = d.querySelector(".remark-slide-scaler");
if (!r) return;
s.type = "text/css"; s.innerHTML = "@page {size: " + r.style.width + " " + r.style.height +"; }";
d.head.appendChild(s);
})(document);
(function(d) {
var el = d.getElementsByClassName("remark-slides-area");
if (!el) return;
var slide, slides = slideshow.getSlides(), els = el[0].children;
for (var i = 1; i < slides.length; i++) {
slide = slides[i];
if (slide.properties.continued === "true" || slide.properties.count === "false") {
els[i - 1].className += ' has-continuation';
}
}
var s = d.createElement("style");
s.type = "text/css"; s.innerHTML = "@media print { .has-continuation { display: none; } }";
d.head.appendChild(s);
})(document);
// delete the temporary CSS (for displaying all slides initially) when the user
// starts to view slides
(function() {
var deleted = false;
slideshow.on('beforeShowSlide', function(slide) {
if (deleted) return;
var sheets = document.styleSheets, node;
for (var i = 0; i < sheets.length; i++) {
node = sheets[i].ownerNode;
if (node.dataset["target"] !== "print-only") continue;
node.parentNode.removeChild(node);
}
deleted = true;
});
})();
(function() {
"use strict"
// Replace <script> tags in slides area to make them executable
var scripts = document.querySelectorAll(
'.remark-slides-area .remark-slide-container script'
);
if (!scripts.length) return;
for (var i = 0; i < scripts.length; i++) {
var s = document.createElement('script');
var code = document.createTextNode(scripts[i].textContent);
s.appendChild(code);
var scriptAttrs = scripts[i].attributes;
for (var j = 0; j < scriptAttrs.length; j++) {
s.setAttribute(scriptAttrs[j].name, scriptAttrs[j].value);
}
scripts[i].parentElement.replaceChild(s, scripts[i]);
}
})();
(function() {
var links = document.getElementsByTagName('a');
for (var i = 0; i < links.length; i++) {
if (/^(https?:)?\/\//.test(links[i].getAttribute('href'))) {
links[i].target = '_blank';
}
}
})();
// adds .remark-code-has-line-highlighted class to <pre> parent elements
// of code chunks containing highlighted lines with class .remark-code-line-highlighted
(function(d) {
const hlines = d.querySelectorAll('.remark-code-line-highlighted');
const preParents = [];
const findPreParent = function(line, p = 0) {
if (p > 1) return null; // traverse up no further than grandparent
const el = line.parentElement;
return el.tagName === "PRE" ? el : findPreParent(el, ++p);
};
for (let line of hlines) {
let pre = findPreParent(line);
if (pre && !preParents.includes(pre)) preParents.push(pre);
}
preParents.forEach(p => p.classList.add("remark-code-has-line-highlighted"));
})(document);</script>
<script>
slideshow._releaseMath = function(el) {
var i, text, code, codes = el.getElementsByTagName('code');
for (i = 0; i < codes.length;) {
code = codes[i];
if (code.parentNode.tagName !== 'PRE' && code.childElementCount === 0) {
text = code.textContent;
if (/^\\\((.|\s)+\\\)$/.test(text) || /^\\\[(.|\s)+\\\]$/.test(text) ||
/^\$\$(.|\s)+\$\$$/.test(text) ||
/^\\begin\{([^}]+)\}(.|\s)+\\end\{[^}]+\}$/.test(text)) {
code.outerHTML = code.innerHTML; // remove <code></code>
continue;
}
}
i++;
}
};
slideshow._releaseMath(document);
</script>
<!-- dynamically load mathjax for compatibility with self-contained -->
<script>
(function () {
var script = document.createElement('script');
script.type = 'text/javascript';
script.src = 'https://mathjax.rstudio.com/latest/MathJax.js?config=TeX-MML-AM_CHTML';
if (location.protocol !== 'file:' && /^https?:/.test(script.src))
script.src = script.src.replace(/^https?:/, '');
document.getElementsByTagName('head')[0].appendChild(script);
})();
</script>
</body>
</html>