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      • 面试|R语言面试问题集1

      面试|R语言面试问题集1

      • 发布者 weinfoadmin
      • 分类 R语言
      • 日期 2019年5月10日
      测试开头

      编者按:【R语言面试问题集】是从网络上面收集和整理R的语言面试过程中基础的重要的问题集。通过这些问题的学习与解答,一来作为R语言知识掌握的检测,二来感受R语言在各方面的应用。您遇到什么R语言面试问题集?请给我留言。我创建了R语言微信群,定位是R语言学习与实践,需要入群的朋友,请添加我的微信:luqin360,备注:R语言入群。

      以下是你需要准备的R语言面试问题和参考答案答案。这个文章涵盖了你在R的面试中可能会问到重要问题。这些R的面试问题将使你在数据分析市场中处于优势,在这个市场中,全球和当地的企业,无论大小,都在寻找具有R认证专业知识的专业人士。

      R是一种编程语言,它可以像您希望的那样有用。它是您可以随意使用的工具,可以用于多种目的,如统计分析、数据可视化、数据操作、预测建模、预测分析等等。R被谷歌、Facebook和Twitter等顶级公司使用。

      R语言面试问题集1

      1 R中有哪些不同的数据结构?简要解释一下。

      广义来说,这些数据结构在R中可用:

      面试|R语言面试问题集1

      2 如何在R中加载.csv文件?

      在R中加载.csv文件非常简单。
      您只需使用“read.csv()”函数并指定文件的路径。

      house<-read.csv("C:/Users/John/Desktop/house.csv")

      3 图形语法的不同组成部分是什么?

      广义来说,这些是图形语法的不同组成部分:

      • 数据层

      • 美学层

      • 几何层

      • 面板层

      • 坐标系统层

      • 主题层

      4 Rmarkdown是什么?它有什么用呢?

      RMarkdown是R提供的一个报告工具,在RMarkdown的帮助下,您可以为R代码创建高质量的报告。
      Rmarkdown的输出格式为:

      • HTML

      • PDF

      • WORD

      5 如何在R中安装包?

      下面的命令用于在R中安装包:

      install.packages (“< package_name >”)

      让我们看一个例子。

      面试|R语言面试问题集1

      6 在R中建立和评估线性回归模型的步骤是什么?

      以下是建立线性回归模型时需要遵循的顺序步骤:
      1 首先将数据划分为训练集和测试集,这一步非常重要,因为您将在训练集上构建模型并评估它在测试集上的性能。
      您可以使用“catools”包中的sample.split()函数来实现这一点。这个函数提供了一个split-ratio选项,您可以根据需要指定该选项。

      面试|R语言面试问题集1

      2 一旦您完成了将数据分解为训练集和测试集,您就可以继续在训练集上构建模型了。“lm()”函数用于构建模型。

      面试|R语言面试问题集1

      3 最后,您可以使用“predict()”函数预测测试集中的值。

      面试|R语言面试问题集1

      4 最后一步是计算RMSE, RMSE值越低,预测效果越好。

      面试|R语言面试问题集1

      7 在R中列出一些可以用于数据插补的包?

      这些是R中的一些包,可以用来进行数据插补

      • MICE

      • Amelia

      • missForest

      • Hmisc

      • Mi

      • imputeR

      8 解释R中的混淆矩阵?

      一个混淆矩阵可以用来评估所建立模型的准确性。它计算观察类和预测类的交叉列表。这可以使用“caTools”包中的“confusionmatrix()”函数来完成。

      面试|R语言面试问题集1

      这里,我们创建了一个混淆矩阵,它给出了“实际”和“预测”值的列表。

      9 如何在R中编写自定义函数?给一个例子。

      这是在R中编写自定义函数的语法:

      =function(x){

      —

      —

      —

      }

      让我们看一个在R中创建自定义函数的例子

      fun1<-function(x){ ifelse(x>5,100,0) } 
      v<-c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)
      fun1(v)->v 

      10 列出“dplyr”包中可用的一些函数。

      dplyr包可用函数:

      • filter

      • select

      • mutate

      • arrange

      • count

      11 如何创建一个新的R6类?

      我们必须首先创建一个对象模板,它由类中出现的“数据成员”和“类函数”组成。

      一个R6对象模板由这些部分组成

      • 类名

      • 私有数据成员

      • 公共成员函数

      让我们通过代码来理解对象模板

      面试|R语言面试问题集1

      上述代码由以下部分组成:

      • 类名-“Employee”

      • 私有数据成员——“名称”和“指定”

      • 公共成员函数- ” set_name() ” & ” set_design”

      12 什么是随机森林?如何在R中构建和评估随机森林?

      随机森林是一种使用多颗决策树模型的集成分类器。它结合了许多决策树模型的结果,这个结果通常比任何单个模型的结果都好。

      我们将处理“birth”数据集,其中包括以下列:

      面试|R语言面试问题集1

      让我们在此基础上建立一个随机森林模型来预测“smoke”列,即母亲是否吸烟。

      我们先把数据分成训练和测试两部分

      面试|R语言面试问题集1

      在训练集上建立随机森林模型

      randomForest(smoke~.,birth)->mod1

      现在,我们用模型来预测测试集

      predict(mod1,test)->result

      13 跟我说说shinyR吧。

      shiny是一个R包,可以很容易地直接从R构建交互式web应用程序。您还可以使用CSS主题、htmlwidgets和JavaScript动作来扩展您的shiny应用程序。

      14 在R中使用应用apply函数族有什么好处?

      apply函数族允许我们对数据框和矩阵进行逐项更改。

      R的用法如下:

      apply(X, MARGIN, FUN, …)

      这里
      X是一个数组或矩阵

      MARGIN是一个变量,它决定函数是应用于行(MARGIN=1)、列(MARGIN=2),还是同时应用于行和列(MARGIN=c(1,2))

      FUN是要应用的函数。

      如果MARGIN=1,函数接受X的每一行作为向量参数,并返回结果的向量。同样,如果MARGIN=2,函数作用于X的列。最令人印象深刻的是,当MARGIN=c(1,2)时,函数作用于X的每一项。

      优势:
      使用apply函数,我们可以用一行命令编辑数据帧的每个条目。没有自动填充,没有浪费CPU周期。

      15 在R中什么包用于数据挖掘?

      R中用于数据挖掘的一些包:

      • data.table-提供快速读取大文件

      • rpart和caret-用于机器学习模型

      • Arules-用于关联规则

      • ggplot-用于数据可视化

      • tm-用户文本挖掘

      • forecast-用户时间序列分析

      原文链接:

      https://www.edureka.co/blog/interview-questions/r-interview-questions/

      你若是觉得有用,清点赞并分享给其它朋友。更多数据知识,请点击阅读原文。您有任何问题,请留言。

      内容推荐


      • 视频|RStudio项目和版本控制

      • 视频|我常用的R包

      • 视频|R语言编码风格

      • 视频|RMarkdown帮准您做数据报告

      测试结尾

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