Comment R se compare-t-il à SQL pour la régression ?

1 Qu’est-ce que R ?

R est un langage de programmation et un environnement pour le calcul statistique et graphique. Il offre un large éventail de fonctions et de packages pour la manipulation, la visualisation, la modélisation et les tests de données. R est particulièrement adapté à l’analyse exploratoire des données, car il vous permet d’interagir avec vos données et d’essayer différentes méthodes rapidement et facilement.

3 Comment faire une régression en R ?

Pour effectuer une régression dans R, vous devez utiliser une fonction qui ajuste un modèle à vos données et renvoie un objet avec les résultats. Par exemple, vous pouvez utiliser la fonction lm pour effectuer une régression linéaire ou la fonction glm pour effectuer une régression linéaire généralisée. Vous pouvez ensuite utiliser d’autres fonctions pour inspecter, synthétiser ou tracer l’objet du modèle. Par exemple, vous pouvez utiliser la fonction récapitulative pour afficher les coefficients, les erreurs standard et les valeurs p du modèle, ou la fonction de tracé pour afficher les tracés de diagnostic.

5 Avantages de R pour la régression

L’un des principaux avantages de R pour la régression est qu’il offre beaucoup de flexibilité et de fonctionnalités pour l’analyse des données. Vous pouvez choisir parmi une variété de modèles de régression, tels que linéaire, logistique, polynomial ou multivarié, et les personnaliser avec différentes options et paramètres. Vous pouvez également utiliser R pour effectuer le prétraitement des données, l’ingénierie des fonctionnalités, la validation et la visualisation, ainsi que pour appliquer des techniques avancées telles que la régularisation, la validation croisée ou l’amorçage. R dispose également d’une communauté importante et active d’utilisateurs et de développeurs qui contribuent à sa documentation, à son support et à son innovation.

7 Voici ce qu’il faut prendre en compte d’autre

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