learndrake 项目教程

项目介绍

learndrake 是一个关于 drake R 包的免费在线短期课程。通过引导式的网络实践练习，你将逐步构建一个由 drake 驱动的机器学习项目，并练习 drake 的基本原理。drake 是一个用于可重复计算的 R 包，特别适用于需要频繁更新代码和数据的大型统计计算项目。

项目快速启动

安装 learndrake

首先，你需要安装 learndrake 包。你可以通过 GitHub 安装：

install.packages("remotes")
remotes::install_github("wlandau/learndrake")

运行课程材料

安装完成后，你可以通过以下代码运行课程材料：

library(learndrake)
save_notebooks()  # 保存课程笔记本到本地
view_slides()     # 在浏览器中查看介绍幻灯片
save_slides()     # 保存介绍幻灯片到本地
launch_app()      # 启动支持的 Shiny 应用
save_app()        # 保存支持的 Shiny 应用代码文件

在 RStudio Cloud 上运行

你也可以在 RStudio Cloud 上运行课程材料。首先，注册一个免费的 RStudio Cloud 账户，然后登录到公共 RStudio Cloud 工作区：

https://rstudio.cloud/project/627076

在 IDE 的“Files”面板中，找到编号的文件夹，里面有 .Rmd 笔记本。按照顺序完成这些笔记本。

应用案例和最佳实践

案例：客户流失预测

learndrake 课程中的一个典型案例是使用深度神经网络预测客户流失。以下是构建和训练模型的步骤：

1. 数据分割：将数据集分为训练集和测试集。
2. 数据预处理：使用 recipe 包对数据进行预处理。
3. 模型定义：定义一个深度神经网络模型。
4. 模型训练：使用训练数据训练模型。
5. 模型评估：使用测试数据评估模型的准确性。

最佳实践

• 函数化：将所有操作封装在函数中，便于管理和重用。
• 增量开发：逐步构建和测试工作流程，确保每个步骤都能正常工作。
• 依赖管理：使用 drake 的依赖管理功能，确保只有需要更新的部分才会重新计算。

典型生态项目

targets 包

targets 包是 drake 的长期继任者，更加健壮且易于使用。如果你正在寻找更现代的工作流程管理工具，可以考虑使用 targets 包。

keras 和 tensorflow

在机器学习项目中，keras 和 tensorflow 是常用的深度学习框架。learndrake 课程中也使用了这些工具来构建和训练神经网络模型。

shiny

shiny 是一个用于构建交互式网页应用的 R 包。在 learndrake 课程中，shiny 用于创建支持课程的交互式应用。

通过这些工具和最佳实践，你可以构建高效、可重复的机器学习工作流程。