인덱스
Data Preparation (18) - Prepare (Numeric and Categoric Variables)
2014. 12. 6.numeric, categoric 변수에 대한 확인도 필요하다. 여기서는 numeric, categoric 모두 이름과 인덱스를 통해 확인한다. 인덱스를 사용하는 것은 해당 데이터세트내에 변수를 항상 일정한 순서로 배열하며, 모든 변수가 존재한다고 가정해야함을 의미한다. > which(sapply(ds, is.numeric)) min_temp max_temp rainfall evaporation 3 4 5 6 sunshine wind_gust_speed wind_speed_9am wind_speed_3pm 7 9 12 13 humidity_9am humidity_3pm pressure_9am pressure_3pm 14 15 16 17 cloud_9am cloud_3pm temp_9am temp_3pm ..
Data Preparation (17) - Prepare (Variables)
2014. 12. 6.모델링에 사용할 변수를 확정할 준비가 끝났다.앞서 이미 변수의 역할에 대해서는 정의가 끝났고, 이제 모델링하고자하는 것들만 고르면 된다.투입될 변수부터 시작하는데, 인풋 변수를 문자(변수의 이름)나 정수(변수의 인덱스)의 벡터로 정의한다. > inputc inputc [1] "min_temp" "max_temp" "rainfall" [4] "evaporation" "sunshine" "wind_gust_dir" [7] "wind_gust_speed" "wind_dir_9am" "wind_dir_3pm" [10] "wind_speed_9am" "wind_speed_3pm" "humidity_9am" [13] "humidity_3pm" "pressure_3pm" "cloud_9am" [16] "cloud_3..