Développer de puissantes solutions d'exploration de données et d'apprentissage automatique à l'aide de Vue.js et R

Utilisez le langage Vue.js et R pour développer de puissantes solutions d'exploration de données et d'apprentissage automatique

Introduction :
Avec l'avènement de l'ère du Big Data, l'exploration de données et l'apprentissage automatique sont devenus un élément indispensable des applications technologiques modernes. Vue.js est un framework frontal populaire et le langage R est un langage de programmation spécifiquement utilisé pour le calcul statistique et l'analyse de données. Cet article expliquera comment utiliser le langage Vue.js et R pour développer de puissantes solutions d'exploration de données et d'apprentissage automatique, et fournira des exemples de code pertinents.

1. Introduction à Vue.js
Vue.js est un framework JavaScript open source pour la création d'interfaces utilisateur, développé par le programmeur chinois You Yuxi. Vue.js est léger, facile à apprendre et à utiliser, flexible et évolutif, il est donc largement bien accueilli par les développeurs. Vue.js utilise le développement basé sur des composants pour améliorer l'efficacité du développement et la réutilisabilité du code.

2. Introduction au langage R
Le langage R est un langage de programmation conçu pour le calcul statistique et l'analyse de données. Parce que le langage R possède de riches fonctions de traitement de données et d’analyse statistique, il est largement utilisé dans le domaine de la science des données. Le langage R dispose d'une multitude de packages d'extension qui peuvent aider les développeurs à mettre en œuvre rapidement divers algorithmes d'exploration de données et d'apprentissage automatique.

3. Utilisez le langage Vue.js et R pour implémenter l'exploration de données et l'apprentissage automatique

1. Créez une interface frontale
   Tout d'abord, nous utilisons Vue.js pour créer une interface utilisateur permettant de saisir des données et d'afficher les résultats. Voici un exemple simple :

<script><br>export default {<br> data() {</p><div class="code" style="position:relative; padding:0px; margin:0px;"><pre class='brush:php;toolbar:false;'>return { inputData: '', outputData: '' }</pre><div class="contentsignin">Copier après la connexion</div></div> <p> },<br> méthodes : {</p><div class="code" style="position:relative; padding:0px; margin:0px;"><pre class='brush:php;toolbar:false;'>processData() { // 调用R语言的后端接口进行数据处理 // 这里使用axios库发送异步请求 axios.post('/api/processData', { data: this.inputData }) .then(response =&gt; { this.outputData = response.data.result; }) .catch(error =&gt; { console.error(error); }); }</pre><div class="contentsignin">Copier après la connexion</div></div><p>}<br>}<br></script>

2. Écrire une interface backend en langage R
   Dans le backend, nous utilisons le langage R pour écrire des interfaces afin d'implémenter des algorithmes spécifiques d'exploration de données et d'apprentissage automatique. Ce qui suit est un exemple simple utilisant le package caret en langage R pour la régression linéaire :

library(caret)

processData <- function(data) {
# Prétraitement des données
# ...

# Formation à la régression linéaire model
model <- train(target ~ ., data = trainData, method = "lm")

# Utiliser le modèle pour faire des prédictions
prédictions <- Predict(model, newdata = testData)

# Renvoie le résultat
return (prédictions)
}

Utilisez la bibliothèque Plumber pour convertir les fonctions R en interfaces HTTP

bibliothèque (plombier)

Créez une instance Plumber

pr <- plumb("api.R")

Expose R fonctionne comme une interface API

pr$run(port = 8000)

Le code ci-dessus utilise le package caret pour le prétraitement des données et la régression linéaire, et utilise la bibliothèque Plumber pour convertir la fonction R en une interface HTTP.

4. Résumé
Cet article explique comment utiliser le langage Vue.js et R pour développer de puissantes solutions d'exploration de données et d'apprentissage automatique. L'interface utilisateur est construite via Vue.js et le langage R est utilisé pour implémenter des algorithmes et le traitement des données, afin que les front-ends et les back-ends puissent interagir et communiquer efficacement. J'espère que cet article pourra être utile aux développeurs dans le domaine de l'exploration de données et de l'apprentissage automatique.

5. Références

1. Documentation officielle de Vue.js : https://vuejs.org/
2. Site officiel du langage R : https://www.r-project.org/
3. Documentation officielle du package Caret : https : //topepo.github.io/caret/
4. Documentation officielle du package Plumber : https://www.rplumber.io/

Exemple de code :
Ce qui suit est un exemple de code simple pour l'exploration de données et l'apprentissage automatique, à l'aide de Vue Les langages .js et R implémentent une application pour prédire les prix de l'immobilier :

Code frontal Vue.js :

<script><br>importer des axios depuis 'axios';</p><p>exporter par défaut {<br> data() {</p><div class="code" style="position:relative; padding:0px; margin:0px;"><pre class='brush:php;toolbar:false;'>return { area: 0, rooms: 0, price: 0 };</pre><div class="contentsignin">Copier après la connexion</div></div><p>},<br> méthodes : {</p><div class="code" style="position:relative; padding:0px; margin:0px;"><pre class='brush:php;toolbar:false;'>predict() { axios.post('/api/predict', { area: this.area, rooms: this.rooms }) .then(response =&gt; { this.price = response.data.price; }) .catch(error =&gt; { console.error(error); }); }</pre><div class="contentsignin">Copier après la connexion</div></div><p>}<br>};<br></script>

Interface backend du langage R Code :

bibliothèque (plombier)

predict_price <- function(zone, chambres) {
# Charger le modèle de prévision du prix de l'immobilier
model <- readRDS("model.rds")

# Traiter les données d'entrée
input < - data.frame(zone = superficie, pièces = pièces)

# Prédire le prix de la maison
prix <- prédire (modèle, newdata = entrée)

# Retourner les résultats
return(list(price = price))
}

Créer une instance Plumber

api <- plumb("app.R")

Exposer la fonction R en tant qu'interface API

api$register(prPredictPrice, "predict")

Exécuter l'interface API

api$run(port = 8000)

Dans l'exemple de code ci-dessus, le composant Vue.js est utilisé pour saisir la superficie de la maison et le nombre de pièces. En cliquant sur le bouton, une requête HTTP peut être envoyée au backend. L'interface backend utilise le langage R pour analyser la demande et prédire les prix des logements, et les résultats sont renvoyés au front-end pour être affichés.

Cet exemple simple montre comment mettre en œuvre une solution d'exploration de données et d'apprentissage automatique à l'aide du langage Vue.js et R. Dans les applications pratiques, nous pouvons utiliser des modèles et des algorithmes plus complexes pour répondre à des besoins métier spécifiques.

Résumé :
Cet article explique comment utiliser le langage Vue.js et R pour développer de puissantes solutions d'exploration de données et d'apprentissage automatique. En utilisant Vue.js pour créer l'interface front-end et en utilisant le langage R pour implémenter le traitement des données et les algorithmes, l'interaction et la communication entre le front-end et le back-end sont réalisées. J'espère que cet article vous sera utile pour le développement de vos applications en matière d'exploration de données et d'apprentissage automatique.

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