2018년 6월 27일 업데이트: JMPtoRAAddinBuilder.jmpaddin에는 이제 암호화되지 않은 JSL 소스 파일이 포함되어 있습니다.
버전 2 업데이트
JMP to R Add-In Builder가 이제 모든 출력 구성요소(표, 도표 등)의 출력을 단일 보고서로 지원한다는 소식을 발표하게 되어 기쁘게 생각합니다! 이 기능을 활성화하려면 첨부된 "JMPtoRAAddinBuilderWithReport"를 설치하세요. 출력 구성 요소를 정의할 때 "모든 결과를 보고서로 반환" 상자를 선택하십시오.
업데이트된 출력 형식의 예를 보려면 아래 게시물의 해당 섹션으로 스크롤하세요. 보고서 출력이 가능한 SVM 기능도 첨부되어 있습니다.
JMP to R 추가 기능 빌더란 무엇입니까?
JMP는 매우 강력한 통계 소프트웨어이지만 JMP 사용자는 일부 R 기능에 액세스하여 JMP에 포함된 기능 이상으로 확장하고 싶을 수도 있습니다.
올 여름, JMP 플랫폼을 떠나지 않고도 JMP 사용자가 R 기능에 더 쉽게 액세스할 수 있도록 해야 한다는 점을 고려하여, 저는 사용자가 R 기능을 실행하는 사용자 정의 JMP 추가 기능을 정의하고 사용할 수 있도록 하는 구성 안내 JMP 사용자 인터페이스를 만들었습니다. 이 추가 기능을 사용하면 최종 사용자가 JSL 또는 R 코드를 작성하지 않고도 R 함수를 사용하여 JMP에서 데이터를 분석할 수 있습니다.
이 프로그램은 JMP-R 연결을 활용하며 Python 및 JSL 자체와 같은 다른 언어의 기능에 대한 사용자 정의 추가 기능을 생성하도록 조정할 수도 있습니다.
JMP - R 추가 기능 빌더의 비디오 데모 보기 여기 또는 아래:
요구사항
- 컴퓨터에 R이 설치되어 있어야 합니다. 다음에서 R을 설치하세요. https://www.r-project.org/
- 추가 기능은 Windows OS에서만 실행됩니다.
- 해당하는 경우 R 코드에서 사용할 적절한 패키지를 R에 설치하십시오.
사용법 참고 사항
- 추가 기능에서 열 선택 또는 열 목록을 사용하는 경우 구성 UI를 실행하기 전에 데이터 테이블을 열어야 합니다.
- 생성된 각 함수에는 최대 하나의 열 목록만 포함됩니다.
- 모든 열 선택은 하나의 열로 그룹화됩니다. 모든 열 선택에 대해 동일한 열을 입력하십시오.
- 열 선택을 위한 각 버튼 이름은 고유해야 합니다.
- 열 선택 및 열 목록은 해당 열의 맨 위에 배치됩니다.
- R 코드에서 데이터 테이블을 "dt"로 참조하세요.
- 테이블에 열을 추가하고 사용자가 열 유형을 선택하도록 하는 경우 R 코드에서 사용자 선택이 포함된 문자열을 "colType"으로 참조하세요.
- 확인란의 값은 '0'(선택 취소) 또는 '1'(선택)로 반환됩니다.
- 다음 차이점을 제외하고 R 콘솔에서 평소와 같이 R 코드를 붙여넣습니다.
변수 이름을 문자열로 함수의 매개변수로 참조할 때는 R에서 eval(parse()) 함수를 사용합니다. 예를 들어:
eval(parse(text=paste("x <- subset(dt, select=-", colnames(factor)[1], ")")))이는 표현식을 평가하고 함수 연산에서 colnames(factor)[1]에 저장된 문자열을 사용합니다.
작동 방식: SVM(Support Vector Machine) 함수를 예로 생성
0단계
JMP to R 추가 기능 빌더를 설치하고 엽니다.
참고: 추가 기능에서 열 선택 또는 열 목록을 사용하는 경우 구성 UI를 실행하기 전과 생성한 추가 기능을 실행하기 전에 데이터 테이블을 열어야 합니다.
Step 0: Install and Open Add-InStep 0: Install and Open Add-In 0단계: 추가 기능 설치 및 열기
1 단계
Step 1: Enter Number of Components and ColumnsStep 1: Enter Number of Components and Columns 1단계: 구성 요소 및 열 수 입력 첫 번째 화면에서는 구성 요소*와 열의 수를 묻습니다. # 추가 기능에서.
*지원되는 5가지 구성 요소 유형은 확인란, 열 목록, 열 선택, 드롭다운 메뉴 및 숫자 값입니다. 각 열 선택에는 자체 할당 버튼이 있으므로 각 열 선택과 해당 버튼을 하나의 구성 요소로 간주합니다.
# 열 수는 구성 요소가 표시되는 표시 열을 나타냅니다. 예를 들어, 둘 이 예에서는 UI에 열을 표시합니다(아래 참조).
참고: "작업" 열은 열 선택 열과 함께 그룹화됩니다. 즉, 함께 그룹화된 두 개체는 다음과 같이 계산됩니다. 한 열 .
2 단계
다음으로, 각 구성 요소에 대해 유형을 식별합니다.
참고: 추가 기능에 표시하려는 순서대로 구성 요소를 열 단위로 입력하세요. 즉, 각 열의 모든 구성 요소는 지정한 드롭다운에서 순차적 순서로 이루어져야 하지만 열별로 엄격하게 값을 입력할 필요는 없습니다.
예를 들어 구성요소 1, 열 1에 대한 유형을 입력할 수 있습니다. 그런 다음 구성 요소 1, 열 2; 그런 다음 구성 요소 2, 열 1; 원하는 경우 열 단위가 아닌 구성 요소 2, 열 2를 선택합니다.
Step 2: Enter Component TypesStep 2: Enter Component Types 2단계: 구성요소 유형 입력
3단계
각 구성 요소에 대해 표시되어야 하는 열을 선택합니다.
이 화면에서 다음과 같이 각 구성요소에 대한 매개변수도 정의합니다.
- 확인란: 구성 요소의 이름(레이블)을 입력합니다.
- 열 목록: 열을 선택하는 것 외에는 필요한 조치가 없습니다.
- 열 선택: 선택 상자에 적용되는 모든 속성을 선택합니다.
- 드롭다운 메뉴: 드롭다운 메뉴의 레이블과 메뉴 선택 사항을 입력합니다. 쉼표 뒤에 공백을 포함하지 마십시오(즉, 항목을 a,b,c,d로 나열). 그러나 이름과 선택 항목 자체에는 공백이 포함될 수 있습니다. 목록에 작성한 첫 번째 이름은 드롭다운 메뉴의 이름으로 사용되며 나머지는 입력한 순서대로 선택 사항으로 나열됩니다.
- 숫자 값: 구성 요소의 이름(라벨)을 입력합니다.
Step 3: Enter Component ParametersStep 3: Enter Component Parameters3단계: 구성요소 매개변수 입력
4단계
추가 기능에서 열 선택을 사용하는 경우 해당 열 선택에 대한 각 단추 이름을 표시되는 순서대로 입력합니다. 그렇지 않으면 '다음'을 클릭하세요.
Step 4: Enter Column Select Names, if ApplicableStep 4: Enter Column Select Names, if Applicable4단계: 해당하는 경우 열 선택 이름 입력
5단계
이 화면에는 생성한 추가 기능 UI의 미리보기가 표시됩니다.
Step 5: Add-In User Interface PreviewStep 5: Add-In User Interface Preview5단계: 애드인 사용자 인터페이스 미리보기
6단계
이 페이지에서 추가 기능의 이름을 지정하고 설명(추가 기능 이름 아래에 표시됨)을 입력합니다.
Step 6: Name and Describe Add-InStep 6: Name and Describe Add-In 6단계: 추가 기능 이름 지정 및 설명
7단계
이 화면에서 R 코드에 사용될 입력 및 출력 변수 이름을 정의합니다. 공백 없이 한 단어만 입력해야 합니다.
출력 변수의 경우 쉼표 뒤에 공백을 포함하지 마십시오(예: 변수를 a,b,c로 나열).
Step 7: Define Input and Output VariablesStep 7: Define Input and Output Variables 7단계: 입력 및 출력 변수 정의
8단계
이 화면에서 함수가 실행될 R 코드를 입력하세요. R 코드는 R 구문이어야 합니다(즉, R 콘솔에서 직접 실행될 수 있음).
코드는 이전 화면에서 선언한 변수 이름을 참조해야 합니다.
또한 해당 기능에 대한 출력 디스플레이 수를 입력합니다. 현재 지원되는 4가지 유형의 출력 디스플레이는 다음과 같습니다.
- 기존 테이블에 열 추가
- 가장 최근의 R 플롯
- 오픈 테이블
- 텍스트 또는 숫자가 포함된 결과 창
Step 8: Enter R Code and Number of Output DisplaysStep 8: Enter R Code and Number of Output Displays8단계: R 코드 및 출력 표시 수 입력
이 예의 R 코드:
library(e1071)
library(gridExtra)
theText <- paste("x <- subset(dt, select=-", colnames(factor)[1], ")")
eval(parse(text=theText))
y <- factor
svm_model <- svm(x, y, type=svmType)
modelText <- paste("second.svm <- svm(", colnames(factor)[1], " ~ ., data = dt)")
eval(parse(text=modelText))
summary(svm_model)
summary(second.svm)
pred <- predict(svm_model, x)
pred <- as.vector(pred)
if(is.list(y)) {y <- unlist(y)}
predTable <- table(pred,y)
predTable <- as.data.frame(predTable)
eval(parse(text=paste(colnames(y_var)[1], "<- as.vector(as.matrix(y_var))")))
eval(parse(text=paste(colnames(x_var)[1], "<- as.vector(as.matrix(x_var))")))
max1 <- eval(parse(text=paste("max(", colnames(y_var)[1], ")")))
max2 <- eval(parse(text=paste("max(", colnames(x_var)[1], ")")))
gridSize <- eval(parse(text=paste("max(c(", max1, ",", max2, "))")))
eval(parse(text=paste("plot(second.svm, dt, ", colnames(y_var)[1], " ~ ", colnames(x_var)[1], ", fill=TRUE, grid=gridSize)")))
9단계
선택한 각 출력 디스플레이에 대해 유형을 지정합니다.
Step 9: Select Output Display TypesStep 9: Select Output Display Types 9단계: 출력 디스플레이 유형 선택
10단계
다음과 같이 선택한 각 출력 디스플레이에 대한 매개변수를 제공합니다.
- 열 추가에는 현재 열려 있는 테이블에 추가될 열 이름, 열에 포함된 데이터 유형, 열을 채울 값 목록을 포함할 앞서 지정한 출력 변수를 입력합니다.
- 테이블에 테이블을 포함할 앞서 지정한 출력 변수를 입력합니다.
- R Plot의 경우 R에서 검색하려는 그래픽 형식(png 또는 jpg)을 입력합니다.
- 창에는 결과 창에 표시되어야 하는 결과 텍스트를 입력합니다. 입력/출력 변수의 값을 표시하려면 변수 이름을 캐럿(^) 기호로 묶습니다. 또한 표시하려는 창의 이름을 입력하세요.
Step 10: Provide Output Display ParametersStep 10: Provide Output Display Parameters10단계: 출력 표시 매개변수 제공 이제 선택한 디렉토리에서 추가 기능 파일을 찾을 수 있습니다!
에게 설치하다 추가 기능을 두 번 클릭하면 JMP가 이를 설치할지 묻는 메시지를 표시합니다. “설치”를 클릭하세요. 이제 JMP의 추가 기능 메뉴에 표시됩니다.
에게 달리다 추가 기능을 실행하려면 작업을 수행하려는 데이터 테이블(해당하는 경우)을 열어 현재 테이블이 되도록 합니다. 위에 표시된 대로 추가 기능을 클릭하면 추가 기능 대화 상자가 열립니다.
이 예에서는 세 가지 출력 예측 열, 혼동 행렬 및 SVM 플롯입니다. 위에 표시된 입력 결과는 다음과 같습니다. 첫 번째 보기는 버전 2에 새로 추가된 보고서 출력 형식입니다.
Output view from add-in version 2Output view from add-in version 2 추가 기능 버전 2의 출력 보기
Output view from add-in version 1Output view from add-in version 1추가 기능 버전 1의 출력 보기
추가 기능 편집
추가 기능을 편집하려면 .jmpaddin 파일을 저장한 디렉터리를 엽니다. 확장자를 .zip으로 변경합니다.
추가 기능 이름이 포함된 .txt 파일을 엽니다.
이것이 구성 파일입니다. R 코드 또는 변수 이름과 같은 추가 기능을 변경하려는 경우 이 문서의 입력을 직접 편집하고, .txt 파일과 .zip 파일을 저장하고, 확장자를 다시 .jmpaddin으로 변경할 수 있습니다. 추가 기능을 다시 설치하세요. 값을 올바르게 변경했다면 변경 사항이 반영됩니다.
두 번째 예는 첨부된 문서를 참조하십시오(시계열의 조각별 집계 근사치, R 코드는 다음에서 적용됨). 여기 ) 및 기타 참고 사항. 이 추가 기능으로 제가 만든 두 가지 예(SVM, PAA)도 첨부되어 있습니다.
이 추가 기능으로 어떤 R 추가 기능을 만들었나요? 어떤 개선이 이루어졌으면 좋겠나요? 아래 댓글로 알려주세요!
