ChatGPTにR言語を教えてもらう(仮)

https://connpass.com/event/274084/

Transcript

1. ChatGPTʹRݴޠΛڭ͑ͯ΋Β͏
   (Ծ)
   doradora09
   2023-03-15
   

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2. #{r, echo=F} #install.packages("tinytex") #tinytex::install_tinytex() #tinytex::tlmgr_install(c("collection-langjapanese", "pxrubrica")) #
   ΠϯτϩμΫγϣϯ
   ࣗݾ঺հɿNOB DATAͷେ৓Ͱ͢ɻࠓ೔͸෱Ԭ͔Β΍͖ͬͯ·ͨ͠ɻ
   ChatGPTɺΊͬͪΌ͍͢͝Ͱ͢ΑͶɻ
   https://openai.com/blog/chatgpt
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4. RݴޠͰͷࣗવݴޠॲཧ΍σʔλ෼ੳͷՄೳੑ
   (by ChatGPT)
   ςΩετσʔλͷલॲཧ΍ղੳ͕༰қʹͰ͖Δ
   σʔλͷՄࢹԽ͕ڧྗͰɺଟ༷ͳάϥϑΟοΫεΛੜ੒Մೳ
   ػցֶश΍౷ܭϞσϦϯάʹ๛෋ͳύοέʔδ͕ଘࡏ
   ΦʔϓϯιʔεͰɺੈքதͷ։ൃऀʹΑͬͯαϙʔτ͞Ε͍ͯΔ
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5. ChatGPTΛ࢖ͬͯRݴޠΛֶͿϝϦοτ(by
   ChatGPT)
   ࣗવݴޠͰ࣭໰Λ౤͔͚͛Δ͜ͱ͕Ͱ͖ΔͨΊɺཧղ͠΍͍͢
   ࣭໰ʹର͢Δճ౴͕୹࣌ؒͰಘΒΕΔͨΊɺޮ཰తͳֶश͕Մೳ
   ஌ࣝΛ૿΍͚ͩ͢Ͱͳ͘ɺ࣮ࡍͷίʔσΟϯάͷ໰୊ղܾ΋αϙʔτ
   ॳֶऀ͔Β্ڃऀ·Ͱɺ෯޿͍Ϩϕϧͷ࣭໰ʹରԠ
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6. େ৓ݸਓͱͯ͠
   ΍͸Γɺ௕೥ͷ෼ੳͷ஌ݟͱਓ຺ͱͯ͠ͷRݴޠˍίϛϡχςΟ͸وॏ
   ଟ෼ɺR <-> Pythonަྲྀ΋ChatGPTΛ࢖͑͹ḿΔ͸ͣ(ࠓճ͸ׂѪ)
   ෼ੳॳ৺ऀʹͱͬͯ΋ChatGPT͸ྑ͍૬๮ʹͳΔͷͰ͸ʁ(σʔλڭҭɺࠓ೔
   ͸ͪ͜Β)
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7. ChatGPTΛ࢖ͬͨRݴޠͷֶशํ๏
   ChatGPTʹ࣭໰Λ౤͔͚͛ΔܗࣜͰਐΊͯΈΔ
   ྫ͑͹ɺʮirisσʔλͷαϯϓϧίʔυΛڭ͍͑ͯͩ͘͞ʯͱฉ͍ͨ৔߹
   (ϖϯΪϯʹ͍ͭͯ͸ׂѪ)
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8. ChatGPTʹݴΘΕΔ͕··ɺirisσʔληοτΛ
   ࢖ͬͨσϞΛ࣮ߦ
   ### データの概要
   head(iris)
   ## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
   ## 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
   ## 2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa
   ## 3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa
   ## 4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa
   ## 5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa
   ## 6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa
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9. ###基本的な統計量
   summary(iris)
   ## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width
   ## Min. :4.300 Min. :2.000 Min. :1.000 Min. :0.100
   ## 1st Qu.:5.100 1st Qu.:2.800 1st Qu.:1.600 1st Qu.:0.300
   ## Median :5.800 Median :3.000 Median :4.350 Median :1.300
   ## Mean :5.843 Mean :3.057 Mean :3.758 Mean :1.199
   ## 3rd Qu.:6.400 3rd Qu.:3.300 3rd Qu.:5.100 3rd Qu.:1.800
   ## Max. :7.900 Max. :4.400 Max. :6.900 Max. :2.500
   ## Species
   ## setosa :50
   ## versicolor:50
   ## virginica :50
   ##
   ##
   ##
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10. ###散布図行列
    pairs(iris[, 1:4], main = "Iris Data", pch = 21, bg = c("red", "green3", "blue")
    [unclass(iris$Species)])
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11. irisσʔληοτΛ࢖ͬͨσϞᶄ
    ࣍ʹɺʮirisσʔληοτΛ༻͍ͯ༧ଌϞσϧΛߏங͍ͯͩ͘͠͞ʯͱฉ͍ͨ
    ৔߹
    ॳֶऀͩͱʮ༧ଌϞσϧ࡞Δʹ͸Ͳ͏ͨ͠Β͍͍Ͱ͔͢ʁʯͱ͔ͷ࣭໰ྗ͸
    ඞཁ͔΋
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12. ࣮ߦ
    # 必要なパッケージをインストール
    #install.packages("caret")
    #install.packages("rpart")
    # パッケージを読み込む
    library(caret)
    ## Loading required package: ggplot2
    ## Loading required package: lattice
    library(rpart)
    # データセットを学習データとテストデータに分割（例えば、75%を学習データ、25%をテストデータとする）
    set.seed(42)
    trainIndex <- createDataPartition(iris$Species, p = 0.75, list = FALSE)
    train_data <- iris[trainIndex, ]
    test_data <- iris[-trainIndex, ]
    # 決定木モデルを構築
    model <- rpart(Species ~ ., data = train_data, method = "class")
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13. # モデルの予測精度を評価
    predictions <- predict(model, test_data, type = "class")
    confusionMatrix(predictions, test_data$Species)
    ## Confusion Matrix and Statistics
    ##
    ## Reference
    ## Prediction setosa versicolor virginica
    ## setosa 12 0 0
    ## versicolor 0 11 4
    ## virginica 0 1 8
    ##
    ## Overall Statistics
    ##
    ## Accuracy : 0.8611
    ## 95% CI : (0.705, 0.9533)
    ## No Information Rate : 0.3333
    ## P-Value [Acc > NIR] : 8.705e-11
    ##
    ## Kappa : 0.7917
    ##
    ## Mcnemar's Test P-Value : NA
    ##
    ## Statistics by Class:
    ##
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14. irisσʔληοτΛ࢖ͬͨσϞᶅ
    ࣍ʹɺʮ݁ՌΛ෼͔Γ΍͘͢ggplot2ͰՄࢹԽͯ͘͠Εʯͱݴͬͨ৔߹
    ·
    # 必要なパッケージをインストール
    #install.packages("ggplot2")
    #install.packages("GGally")
    # パッケージを読み込む
    library(ggplot2)
    library(GGally)
    ## Registered S3 method overwritten by 'GGally':
    ## method from
    ## +.gg ggplot2
    # テストデータに予測結果を追加
    test_data$PredictedSpecies <- predictions
    # 散布図行列を作成
    plot <- ggpairs(
    test_data,
    columns = 1:4,
    mapping = ggplot2::aes(color = PredictedSpecies, shape = Species), 13/29
    

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15. print(plot)
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16. irisσʔληοτΛ࢖ͬͨσϞᶆ
    ઌ΄ͲͷίʔυΛೖΕͯɺਤͷݟํΛڭ͑ͯཉ͍͠ͱݴͬͨ৔߹ͷChatGPT
    ͷճ౴ɻίʔυͷղઆ΋ͯ͘͠ΕΔɻ
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17. irisσʔληοτΛ࢖ͬͨσϞᶆ
    ઌ΄ͲͷίʔυΛೖΕͯɺਤͷݟํΛڭ͑ͯཉ͍͠ͱݴͬͨ৔߹ͷChatGPT
    ͷճ౴ɻίʔυͷղઆ΋ͯ͘͠ΕΔɻ
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18. શવ࿩͕มΘͬͯࢥ͍͖ͭͰ౤͛ͯΈΔ
    ʮϩέοτͷ؆қγϛϡϨʔγϣϯΛͯ͠ཉ͍͠ʯɺͱݴͬͨ৔߹ͷίʔυ
    ·
    ###ロケットの簡易シミュレーション(ChatGPTが教えてくれたver)
    # 定数
    g <- 9.81 # 重力加速度 [m/s^2]
    mass <- 50 # ロケットの質量 [kg]
    thrust <- 1000 # ロケットの推力 [N]
    drag_coefficient <- 0.1 # 空気抵抗係数
    air_density <- 1.225 # 空気密度 [kg/m^3]
    area <- 0.1 # ロケットの断面積 [m^2]
    # オイラー法による数値積分
    time_step <- 0.1 # 時間ステップ [s]
    time <- seq(0, 10, time_step)
    velocity <- numeric(length(time))
    position <- numeric(length(time))
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19. for (i in 2:length(time)) {
    drag_force <- 0.5 * drag_coefficient * air_density * area * velocity[i - 1]^2
    acceleration <- (thrust - mass * g - drag_force) / mass
    velocity[i] <- velocity[i - 1] + acceleration * time_step
    position[i] <- position[i - 1] + velocity[i - 1] * time_step
    }
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20. ࣮ߦ݁Ռͷϓϩοτ
    plot(time, position, type = "l", xlab = "Time [s]", ylab = "Altitude [m]", main = "Rocket Launch
    Simulation")
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21. ײ૝
    ී௨ʹಈ͘ɻ(͔͠΋ແअؾʹيಓܭࢉ΋Ͱ͖Δɻ)
    ෳࡶͳ΋ͷͰͳ͚Ε͹ɺͱ͔͔ͬΓͱͯ͠͸͘͢͝ྑͦ͞͏
    ࡉ͔͍࢖͍ํͩͱʮ͜͏͍͏͜ͱΛ͍ͨ࣌͠ͷؔ਺ͷύϥϝʔλ໊ڭ͑ͯ͘
    Εʯͱ͔΋͍͚Δ͸ͣ
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22. ิ଍ɿ࣮ߦ؀ڥʹ͍ͭͯ
    ͪͳΈʹ؀ڥߏஙͷํ๏ͱ͔΋ڭ͑ͯ͘Ε·͢
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23. ิ଍ɿ࣮ߦ؀ڥʹ͍ͭͯ
    ͪͳΈʹ؀ڥߏஙͷํ๏ͱ͔΋ڭ͑ͯ͘Ε·͢
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24. Τϥʔ͕ग़ͨ৔߹͸
    ΤϥʔϝοηʔδΛChatGPTʹೖΕΔͱΑ͠ͳʹσόοάͯ͘͠Ε·͢
    ͜ͷล͸ݱঢ়͸·ͩී௨ʹϓϩάϥϛϯάݴޠͷ஌͕ࣝ͋ͬͨํ͕ૣ͍͔΋
    (΋ͪΖΜকདྷతʹ͸վળ͢ΔՄೳੑ͸͋Δ)
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25. ChatGPTΛ࢖ֶͬͨशͷݶքͱ஫ҙ఺
    ChatGPT͕ৗʹਖ਼֬ͳ৘ใΛఏڙͰ͖ͳ͍͜ͱ΍ɺ࠷৽ͷ৘ใ͕൓ө͞Εͳ
    ͍Մೳੑ(2021೥·Ͱͷֶशσʔλ)
    ͠ΕͬͱӕΛͭ͘(ମײ20%͘Β͍)
    ஫ҙɿ݁ߏͳׂ߹Ͱɺଘࡏ͠ͳ͍ॻ੶ͷ঺հͳͲ΋͋Δ
    ଞͷࢿྉ΍ઐ໳Ոͷҙݟ΋ࢀর͢Δॏཁੑ
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26. ྫɿଘࡏ͠ͳ͍ॻ੶ͷϨίϝϯυ
    ͜Μͳײ͡Ͱɺ͠ΕͬͱҟͳΔ৘ใ΋͖ࠞͬͯ͟·͢
    ಛʹॻ੶ͱ͔࿦จʹ͍ͭͯ͸ཪऔΓ͕ඞཁ (Ұݟ߹ͬͯͦ͏Ͱ߹ͬͯͳ͍)
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27. ೰ΜͩΒr-wakalangͷօ͞Μʹ΋૬ஊɾɾʂʂ
    ͋Δछͷਓྗ൛ू߹஌ɻ͋Γ͕ͨ΍ɾɾ
    https://github.com/tokyor/r-wakalang
    ೖޱͱͯ͠ͷChatGPT׆༻΋͍͍͚ͲɺͪΌΜͱ༗ࣝऀʹ૬ஊ͠·͠ΐ͏
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28. ·ͱΊ
    ChatGPTɺศར
    RͰ͜͏͍͏͜ͱ͕΍Γ͍ͨɺͱ͔νϡʔτϦΞϧΛ঺հͯ͘͠Εɺͱ͍͏ײ
    ͡ͰਐΊ͍ͯ͘ͷ͕٢
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29. ͓·͚
    ͜ͷൃදͷ಺༰ͷߏ੒ɺεϥΠυ͔ͷํ๏ɺαϯϓϧίʔυ΋શ෦ChatGPT
    ʹฉ͖ͳ͕Β࡞੒ͯ͠ݟ·ͨ͠
    ৭ʑͳֶशʹ࢖͑Δͱࢥ͍·͢ͷͰɺੋඇɾɾʂʂ
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30. Enjoy..!!
    

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