uv와 reticulate를 이용해 Python 패키지를 R로 포트하는 방법을 찾아냈다: nnetsauce 예시

R에서 nnetsauce 활용하기 1. 패키지 설치와 로드 nnetsauce 패키지는 CRAN이 아닌 GitHub 저장소에서 제공됩니다. 먼저 devtools 패키지를 설치하고, 이후 nnetsauce를 설치해 보겠습니다. install.packages("devtools") devtools::install_github("larsmccnn/nnetsauce") 설치가 완료되면 다음과 같이 패키지를 로드합니다. library(nnetsauce) 2. 기본 사용법 nnetsauce는 R에서 신경망을 간단히 정의하고 학습시키기 위한 유틸리티입니다. 기본적인 신경망 모델은 다음과 같이 구성됩니다. nn 학습된 모델을 사용해 예측을 수행하려면 다음과 같이 하면 됩니다. predictions 3. 하이퍼파라미터 튜닝 nnetsauce는 하이퍼파라미터 튜닝을 쉽게 할 수 있도록 grid search 기능을 제공합니다. grid 4. 모델 저장과 로드 학습된 모델을 파일에 저장하고 나중에 불러오는 방법은 다음과 같습니다. saveRDS(tuned_model, file = "nnetsauce_model.rds") 로드 시에는 다음과 같이 사용합니다. loaded_model 5. 실전 예시: 아이리스 데이터셋 아래 예시는 아이리스 데이터셋을 사용해 분류 모델을 훈련시키는 전체 과정을 보여줍니다. library(mlbench) data(Iris) set.seed(123) train_idx 6. 참고 자료 CRAN nnetsauce 패키지 GitHub 저장소 R 문서