From 14bcd954a27673f329fa667d2d56302be800a9c5 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Zoltan Szebenyi Date: Wed, 8 May 2019 10:57:06 +0200 Subject: [PATCH 01/35] fix issue: turn factor type columns to numeric --- bmarketing.R | 8 ++++++++ 1 file changed, 8 insertions(+) diff --git a/bmarketing.R b/bmarketing.R index 8c1df01..3fa5bb6 100644 --- a/bmarketing.R +++ b/bmarketing.R @@ -35,6 +35,14 @@ bmarketing %>% library(rpart) library(rpart.plot) +##fixed +bmarketing$euribor3m <- as.numeric(as.character(bmarketing$euribor3m)) +bmarketing$emp.var.rate <- as.numeric(as.character(bmarketing$emp.var.rate)) +bmarketing$cons.price.idx <- as.numeric(as.character(bmarketing$cons.price.idx)) +bmarketing$cons.conf.idx <- as.numeric(as.character(bmarketing$cons.conf.idx)) +bmarketing$nr.employed <- as.numeric(as.character(bmarketing$nr.employed)) +## + dt_model<- rpart(y ~ ., data = bmarketing) rpart.plot(dt_model) summary(dt_model) From 2adc2b1c9603ebeb6364cb3f17138b1842bce701 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Tibor Szabo Date: Wed, 8 May 2019 10:56:10 +0000 Subject: [PATCH 02/35] Create initial package --- .Rbuildignore | 2 ++ .Rhistory | 3 +++ .gitignore | 1 + DESCRIPTION | 9 +++++++++ NAMESPACE | 2 ++ bmarketing.Rproj | 13 +++++++++++++ bmarketing.csv => data/bmarketing.csv | 0 7 files changed, 30 insertions(+) create mode 100644 .Rbuildignore create mode 100644 .Rhistory create mode 100644 .gitignore create mode 100644 DESCRIPTION create mode 100644 NAMESPACE create mode 100644 bmarketing.Rproj rename bmarketing.csv => data/bmarketing.csv (100%) diff --git a/.Rbuildignore b/.Rbuildignore new file mode 100644 index 0000000..3e64bc2 --- /dev/null +++ b/.Rbuildignore @@ -0,0 +1,2 @@ +^test\.Rproj$ +^\.Rproj\.user$ diff --git a/.Rhistory b/.Rhistory new file mode 100644 index 0000000..02c7100 --- /dev/null +++ b/.Rhistory @@ -0,0 +1,3 @@ +devtools::create(".") +usethis::create_package(".") +usethis::create_package("BMarTeam5") diff --git a/.gitignore b/.gitignore new file mode 100644 index 0000000..cd67eac --- /dev/null +++ b/.gitignore @@ -0,0 +1 @@ +.Rproj.user diff --git a/DESCRIPTION b/DESCRIPTION new file mode 100644 index 0000000..2e54c28 --- /dev/null +++ b/DESCRIPTION @@ -0,0 +1,9 @@ +Package: bmarketing +Title: What the Package Does (one line, title case) +Version: 0.0.0.9000 +Authors@R: person("First", "Last", email = "first.last@example.com", role = c("aut", "cre")) +Description: What the package does (one paragraph). +Depends: R (>= 3.6.0) +License: What license is it under? 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+45;"entrepreneur";"divorced";"basic.9y";"no";"yes";"no";"cellular";"may";"tue";29;3;999;0;"nonexistent";-1.8;92.893;-46.2;1.344;5099.1;"no" +36;"admin.";"married";"university.degree";"unknown";"yes";"no";"cellular";"aug";"wed";155;11;999;0;"nonexistent";1.4;93.444;-36.1;4.964;5228.1;"no" +32;"admin.";"married";"university.degree";"no";"yes";"no";"telephone";"may";"thu";151;5;999;0;"nonexistent";-1.8;92.893;-46.2;1.266;5099.1;"no" +63;"retired";"married";"high.school";"no";"no";"no";"cellular";"oct";"wed";1386;1;999;0;"nonexistent";-3.4;92.431;-26.9;0.74;5017.5;"no" +53;"housemaid";"divorced";"basic.6y";"unknown";"unknown";"unknown";"telephone";"may";"fri";85;2;999;0;"nonexistent";1.1;93.994;-36.4;4.855;5191;"no" +30;"technician";"married";"university.degree";"no";"no";"yes";"cellular";"jun";"fri";131;1;999;1;"failure";-1.7;94.055;-39.8;0.748;4991.6;"no" +31;"technician";"single";"professional.course";"no";"yes";"no";"cellular";"nov";"thu";155;1;999;0;"nonexistent";-0.1;93.2;-42;4.076;5195.8;"no" +31;"admin.";"single";"university.degree";"no";"yes";"no";"cellular";"nov";"thu";463;1;999;0;"nonexistent";-0.1;93.2;-42;4.076;5195.8;"no" +30;"admin.";"married";"basic.6y";"no";"yes";"yes";"cellular";"jul";"thu";53;1;999;0;"nonexistent";1.4;93.918;-42.7;4.958;5228.1;"no" +39;"admin.";"married";"high.school";"no";"yes";"no";"telephone";"jul";"fri";219;1;999;0;"nonexistent";1.4;93.918;-42.7;4.959;5228.1;"no" +27;"student";"single";"high.school";"no";"no";"no";"cellular";"may";"mon";64;2;999;1;"failure";-1.8;92.893;-46.2;1.354;5099.1;"no" +58;"admin.";"married";"high.school";"no";"no";"no";"cellular";"aug";"fri";528;1;999;0;"nonexistent";1.4;93.444;-36.1;4.966;5228.1;"no" +34;"management";"single";"high.school";"no";"yes";"no";"cellular";"nov";"wed";175;1;999;0;"nonexistent";-0.1;93.2;-42;4.12;5195.8;"no" From 90c7d2e5d5a389dcf04ab05f50b1beba0ec7568d Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Tibor Szabo Date: Wed, 8 May 2019 13:48:28 +0000 Subject: [PATCH 07/35] # calcPerformance function added --- DESCRIPTION | 1 + NAMESPACE | 5 +++-- R/calcPerformance.R | 35 +++++++++++++++++++++++++++++++++++ man/calcPerformance.Rd | 22 ++++++++++++++++++++++ 4 files changed, 61 insertions(+), 2 deletions(-) create mode 100644 R/calcPerformance.R create mode 100644 man/calcPerformance.Rd diff --git a/DESCRIPTION b/DESCRIPTION index cc65c1b..bb28cdc 100644 --- a/DESCRIPTION +++ b/DESCRIPTION @@ -10,3 +10,4 @@ LazyData: true Imports: tidyverse, rpart, rpart.plot +RoxygenNote: 6.1.1 diff --git a/NAMESPACE b/NAMESPACE index 884a631..6744542 100644 --- a/NAMESPACE +++ b/NAMESPACE @@ -1,2 +1,3 @@ -# Generated by roxygen2: fake comment so roxygen2 overwrites silently. -exportPattern("^[^\\.]") +# Generated by roxygen2: do not edit by hand + +export(calcPerformance) diff --git a/R/calcPerformance.R b/R/calcPerformance.R new file mode 100644 index 0000000..cd869a6 --- /dev/null +++ b/R/calcPerformance.R @@ -0,0 +1,35 @@ +#' Reports model's classification accuracy measures +#' +#' @param \code{y} Target variable (class or numeric) +#' @param \code{y} Target variable (class or numeric) +#' @return Gives back a classification report containing the Confusion Matrix, Sensitivity, Specificity, Precision and Accuracy +#' @examples +#' calcDTPerformance(y = bmarketing$y, y_pred = predictions) +#' @export +#' +calcPerformance <- function(y, y_pred) { + + if( length(y) != length(y_pred) ){ + stop("y and y_pred do not have the same number of observations") + } + + if( any(is.na(y)) ){ + stop("y contains value NA(s)") + } + + if( any(is.na(y_pred)) ){ + stop("y_pred contains value NA(s)") + } + + cm <- table(y, y_pred) + + print( "Confusion matrix") + print( cm ) + + print( paste( "True Positive Rate (Sensitivity):", round( 100 * cm[2,2] / ( cm[2,2] + cm[2,1]), 3 ), "%" ) ) + print( paste( "True Negative Rate (Specificity):", round( 100 * cm[1,1] / ( cm[1,1] + cm[1,2]), 3 ), "%" ) ) + print( paste( "Precision:" , round( 100 * cm[2,2] / ( cm[2,2] + cm[1,2]), 3 ), "%" ) ) + print( paste( "Accuracy:" , round( 100 * mean(y == y_pred) , 3 ), "%" ) ) + +} + diff --git a/man/calcPerformance.Rd b/man/calcPerformance.Rd new file mode 100644 index 0000000..1fbcab0 --- /dev/null +++ b/man/calcPerformance.Rd @@ -0,0 +1,22 @@ +% Generated by roxygen2: do not edit by hand +% Please edit documentation in R/calcPerformance.R +\name{calcPerformance} +\alias{calcPerformance} +\title{Reports model's classification accuracy measures} +\usage{ +calcPerformance(y, y_pred) +} +\arguments{ +\item{\code{y}}{Target variable (class or numeric)} + +\item{\code{y}}{Target variable (class or numeric)} +} +\value{ +Gives back a classification report containing the Confusion Matrix, Sensitivity, Specificity, Precision and Accuracy +} +\description{ +Reports model's classification accuracy measures +} +\examples{ +calcDTPerformance(y = bmarketing$y, y_pred = predictions) +} From 15f9d98f6af535194e0880457181348198330fc3 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Zoltan Szebenyi Date: Wed, 8 May 2019 13:58:12 +0000 Subject: [PATCH 08/35] added function "clean" --- R/clean.R | 26 ++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 26 insertions(+) create mode 100644 R/clean.R diff --git a/R/clean.R b/R/clean.R new file mode 100644 index 0000000..27b7045 --- /dev/null +++ b/R/clean.R @@ -0,0 +1,26 @@ +#' Clean function. +#' +#' Cleans a dataset: \cr +#' - return an error if the target variable contains any missing values (NA’s). \cr +#' - Give clear warnings for all other variables which contain NA’s. \cr +#' - Remove any columns (and report as warning) which contain more than 50% NA’s +#' +#' @param x A dataframe +#' @param t The name of the target variable column of dataframe x +#' @examples + + + +clean <- function(x, t) { + if (is.data.frame(x)==FALSE) {stop("Parameter x must be a dataframe")} + if (is.na(match(t, names(x)))==TRUE) {stop("Parameter t must be the name (string) of a column in the dataframe")} + if (any(is.na(x$t))==TRUE) {stop("The target variabe t contais NA values")} + if (any(is.na(x[ , -which(colnames(x)==t)]))==TRUE) {warning("Explanatory variables contain NA values")} + count_na <- sapply(x, function(y) sum(length(which(is.na(y))))/length(y)) + cols_to_remove <- names(count_na[count_na > 0.5]) + if (length(cols_to_remove)==0) {return(x)} + else { + warning(paste("The following columns are removed: ", cols_to_remove)) + return(x[,-which(colnames(x)==cols_to_remove)]) + } +} \ No newline at end of file From 5d3c3a79ae9549c6b99f056bac3a2b27f71a6a01 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Balint Komjati Date: Wed, 8 May 2019 16:13:15 +0200 Subject: [PATCH 09/35] Transform function added --- DESCRIPTION | 4 +++- R/Transform.R | 19 +++++++++++++++++++ inst/bmarketing.R | 2 +- 3 files changed, 23 insertions(+), 2 deletions(-) create mode 100644 R/Transform.R diff --git a/DESCRIPTION b/DESCRIPTION index bb28cdc..8b6494b 100644 --- a/DESCRIPTION +++ b/DESCRIPTION @@ -9,5 +9,7 @@ Encoding: UTF-8 LazyData: true Imports: tidyverse, rpart, - rpart.plot + rpart.plot, + dplyr RoxygenNote: 6.1.1 + diff --git a/R/Transform.R b/R/Transform.R new file mode 100644 index 0000000..cecfb85 --- /dev/null +++ b/R/Transform.R @@ -0,0 +1,19 @@ +transform <- function(input) { + output <- as.data.frame(lapply(input, function(x) { + + #if(!is.numeric(x)) x <- as.numeric(as.character(x)) + if(is.numeric(x) && min(x)>0) { + xshapiro <- shapiro.test(x) + if(xshapiro$p.value <.05) { + x<-log(x) + }} + x + })) + output + #warning arról hogy mi lett transzformálva + #optionálisan legyen csak a logtrafo +} + + + + diff --git a/inst/bmarketing.R b/inst/bmarketing.R index 3fa5bb6..de39cb0 100644 --- a/inst/bmarketing.R +++ b/inst/bmarketing.R @@ -1,7 +1,7 @@ library(tidyverse) #################Loading data into the environment################# -bmarketing <- read.csv2("bmarketing.csv") +bmarketing <- read.csv2("inst/bmarketing.csv",dec = ".") #Lets look at dataset and generate initial understanding about the column types str(bmarketing) From 5005d23b70337ce9e2f51182cddd23c4634e7c5b Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Tibor Szabo Date: Wed, 8 May 2019 14:02:53 +0000 Subject: [PATCH 10/35] Name of the function corrected in calcPerformance.R --- R/calcPerformance.R | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/R/calcPerformance.R b/R/calcPerformance.R index cd869a6..5cbf781 100644 --- a/R/calcPerformance.R +++ b/R/calcPerformance.R @@ -4,7 +4,7 @@ #' @param \code{y} Target variable (class or numeric) #' @return Gives back a classification report containing the Confusion Matrix, Sensitivity, Specificity, Precision and Accuracy #' @examples -#' calcDTPerformance(y = bmarketing$y, y_pred = predictions) +#' calcPerformance(y = bmarketing$y, y_pred = predictions) #' @export #' calcPerformance <- function(y, y_pred) { From 649ace55817aac0de3fb8275641085db8381c6d7 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Tibor Szabo Date: Wed, 8 May 2019 14:52:05 +0000 Subject: [PATCH 11/35] Readme updated --- .Rbuildignore | 1 + README.Rmd | 50 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++------ man/calcPerformance.Rd | 2 +- 3 files changed, 45 insertions(+), 8 deletions(-) diff --git a/.Rbuildignore b/.Rbuildignore index 3e64bc2..ea263d2 100644 --- a/.Rbuildignore +++ b/.Rbuildignore @@ -1,2 +1,3 @@ ^test\.Rproj$ ^\.Rproj\.user$ +^README\.Rmd$ diff --git a/README.Rmd b/README.Rmd index 90bf950..85a47c7 100644 --- a/README.Rmd +++ b/README.Rmd @@ -4,20 +4,56 @@ output: github_document -```{r, echo = FALSE} +```{r, include = FALSE} knitr::opts_chunk$set( collapse = TRUE, comment = "#>", - fig.path = "man/figures/README-" + fig.path = "man/figures/README-", + out.width = "100%" ) ``` +# bmarketing -[![Travis Build Status](https://travis-ci.org/Quantargo/bmarketing.svg?branch=master)](https://travis-ci.org/Quantargo/bmarketing) -[![Coverage Status](https://img.shields.io/codecov/c/github/Quantargo/bmarketing/master.svg)](https://codecov.io/github/Quantargo/bmarketing?branch=master) + + -## Overview +The goal of bmarketing is to provide bunch of shortcut functions for processing data, cleansing, evaluation decision tree models. -The bmarketing dataset +## Installation - +You can install the released version of bmarketing from Githu.com\... with: +``` r +install.packages("bmarketing") +``` + +And the development version from [GitHub](https://github.com/) with: + +``` r +# install.packages("devtools") +devtools::install_github("BalintKomjati/bmarketing") +``` +## Example + +This is a basic example which shows you how to solve a common problem: + +```{r example} +library(bmarketing) +## basic example code +``` + +What is special about using `README.Rmd` instead of just `README.md`? You can include R chunks like so: + +```{r cars} +summary(cars) +``` + +You'll still need to render `README.Rmd` regularly, to keep `README.md` up-to-date. + +You can also embed plots, for example: + +```{r pressure, echo = FALSE} +plot(pressure) +``` + +In that case, don't forget to commit and push the resulting figure files, so they display on GitHub! diff --git a/man/calcPerformance.Rd b/man/calcPerformance.Rd index 1fbcab0..f483d69 100644 --- a/man/calcPerformance.Rd +++ b/man/calcPerformance.Rd @@ -18,5 +18,5 @@ Gives back a classification report containing the Confusion Matrix, Sensitivity, Reports model's classification accuracy measures } \examples{ -calcDTPerformance(y = bmarketing$y, y_pred = predictions) +calcPerformance(y = bmarketing$y, y_pred = predictions) } From 4a37c228416e6c661a1b77680686a42ef18695e0 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Balint Komjati Date: Thu, 9 May 2019 08:59:28 +0200 Subject: [PATCH 12/35] Transform function comments translated so Team4 can read them as well ;) have fun! --- .RData | Bin 0 -> 182705 bytes .Rhistory | 265 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 2 files changed, 265 insertions(+) create mode 100644 .RData diff --git a/.RData b/.RData new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..4f61c1040b042fe8f3331fb5cc2c707203b088c8 GIT binary patch literal 182705 zcmX7Pdpr}~|NpyGDrJ?jC4mRu&rFbrd}&F;5vkKgb7dtQ&%d7RhdbzaZsd0jxM>;L(GYu#eQ21T%|6o!6E zWo0}K`u9rh)0+o2KfRB)IGw%mlDD@vXL{UepWfAjKewO$@Z=@wY~ldx+p*;CC+n_V zExMS^B-8$|Jy_PGYQzS!`T6%FGCxCe2m&R&ZmQD}X7(6L=h z4zbsG>KnXri@O5D@oJ7O?ar}vo^3U^{oh**J)E?=jHhVMIhN zeD)A6)u61Q4~yqxVFpHG6Yj9K$b{L%pyWkQw~N(nnYc8!_9R-0L8$jIU;!uW8Yy47 zIk{>kF{W(!G0Rsy9Kw;@CrL7v)*GG0Z$etZyGX-?!PcBucYOB0FKM5C*vY0j(gu!Os+4ZldOA&D*SQ^m3#D2u@jf6NJ&FPDBQw zYnLn)9?b3;EL~I_ZHewMj4V}{#nEO^L*NRX+pJ;jk^L3=_W)E!+nU8cvXD*+AGV3S z7&E=q4nWDaC3)xj(kyKKSsxVH1`9uPcmQTO-HP%f%n4rmph{N47XJ~~@q&EFIo}~q zv*^T@-=-~Q?Z^4%XqOS4*sdzPx735#Gjr>6Kw8jYMVVDbdRAvV?|&n=eCquLx|p|Y 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Have fun ;) --- R/Transform.R | 10 ++++++---- 1 file changed, 6 insertions(+), 4 deletions(-) diff --git a/R/Transform.R b/R/Transform.R index cecfb85..62c418f 100644 --- a/R/Transform.R +++ b/R/Transform.R @@ -1,7 +1,10 @@ + +#todos +#function should give warning is a variable was log transformed +#log transformation should be optional + transform <- function(input) { output <- as.data.frame(lapply(input, function(x) { - - #if(!is.numeric(x)) x <- as.numeric(as.character(x)) if(is.numeric(x) && min(x)>0) { xshapiro <- shapiro.test(x) if(xshapiro$p.value <.05) { @@ -10,8 +13,7 @@ transform <- function(input) { x })) output - #warning arról hogy mi lett transzformálva - #optionálisan legyen csak a logtrafo + } From 1cdbcbc903dcea0facbb99c265361de530b1b635 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: BalintKomjati <47415815+BalintKomjati@users.noreply.github.com> Date: Thu, 9 May 2019 10:13:24 +0200 Subject: [PATCH 14/35] Update DESCRIPTION --- DESCRIPTION | 1 - 1 file changed, 1 deletion(-) diff --git a/DESCRIPTION b/DESCRIPTION index 8b6494b..ce9d144 100644 --- a/DESCRIPTION +++ b/DESCRIPTION @@ -3,7 +3,6 @@ Title: What the Package Does (one line, title case) Version: 0.0.0.9000 Authors@R: person("First", "Last", email = "first.last@example.com", role = c("aut", "cre")) Description: What the package does (one paragraph). -Depends: R (>= 3.6.0) License: What license is it under? Encoding: UTF-8 LazyData: true From 61849dd2a4f764bfa1a41ab6a6b951aa564cefe3 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: BalintKomjati <47415815+BalintKomjati@users.noreply.github.com> Date: Thu, 9 May 2019 10:28:47 +0200 Subject: [PATCH 15/35] Delete .RData --- .RData | Bin 182705 -> 0 bytes 1 file changed, 0 insertions(+), 0 deletions(-) delete mode 100644 .RData diff --git a/.RData b/.RData deleted file mode 100644 index 4f61c1040b042fe8f3331fb5cc2c707203b088c8..0000000000000000000000000000000000000000 GIT binary patch literal 0 HcmV?d00001 literal 182705 zcmX7Pdpr}~|NpyGDrJ?jC4mRu&rFbrd}&F;5vkKgb7dtQ&%d7RhdbzaZsd0jxM>;L(GYu#eQ21T%|6o!6E zWo0}K`u9rh)0+o2KfRB)IGw%mlDD@vXL{UepWfAjKewO$@Z=@wY~ldx+p*;CC+n_V zExMS^B-8$|Jy_PGYQzS!`T6%FGCxCe2m&R&ZmQD}X7(6L=h z4zbsG>KnXri@O5D@oJ7O?ar}vo^3U^{oh**J)E?=jHhVMIhN zeD)A6)u61Q4~yqxVFpHG6Yj9K$b{L%pyWkQw~N(nnYc8!_9R-0L8$jIU;!uW8Yy47 zIk{>kF{W(!G0Rsy9Kw;@CrL7v)*GG0Z$etZyGX-?!PcBucYOB0FKM5C*vY0j(gu!Os+4ZldOA&D*SQ^m3#D2u@jf6NJ&FPDBQw 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zS|yqIGRx{N|1$FxrsIq{Jo8vj4vi#rStAcKX$LDno|%HDAE@n(Md~%3fYyN0r`#Ka zpUe)T?RSfx!U0C+l;K&e$Nk~*gK@t-6aG+JbkwB1*`AK9Az)z}dbdtoZi|lENFDrbiP*4IDTFcg7y)=`}3l{qoB_q>rR_=LN#yk33+Q}E*7qqeGUR78J&W*XW zH?=J^$A+I3OHTih!{@vng$dVF0$ywPF%Mq8uj^jHk$f#Fe*LQ3Ec^A0E5h%HKH;Ne zJML+Q^~@Q9s}OdOH9BX=V{OKFXkB(K8-x4xFh$b-ZIg9e z-u|Ke^(cgglQ*9e?u~zU=A3KEWp@;FHB4@|uON9h{qpEgc0gadGEK71ZjAi#iMr!x zmtWVu;+b)|9p=?#@!2DPjOEk&ww@TCN5#B;@!n;hk{dDo{MP8;puRrYeA1NeEj^rb z1|ZAV$7+b{O|0(5;iezj#vG`^`$tjk`LUefgIY>x32GfcvbnFgEilJF|MHo0F=D@O zV9^8inhdCHe}u@?KHPgowwcE{(|IC7<{*2S#!_-I>fK+-a@GWwxItTexVzUQE~>{I8N(f$BS{JJCP zSe*BtzZU2V^U*yez=-&+3GR^(b;LspAIh zd3cv|&jjV^XPfRR0u&#fn2&Z&=_lrrx5{?o{w)7tjhcCj@VZ9Zepl7Z13kG+tutP} z`TIxwQtYpPeDpu4gBJZW-UYEYHrq`%+<*sA8Y9*BE_b9vEM Date: Thu, 9 May 2019 08:28:15 +0000 Subject: [PATCH 16/35] create package documentation with roxygen --- R/bmarketing.R | 14 ++++++++++++++ man/bmarketing.Rd | 18 ++++++++++++++++++ 2 files changed, 32 insertions(+) create mode 100644 R/bmarketing.R create mode 100644 man/bmarketing.Rd diff --git a/R/bmarketing.R b/R/bmarketing.R new file mode 100644 index 0000000..a54a0b4 --- /dev/null +++ b/R/bmarketing.R @@ -0,0 +1,14 @@ +#' bmarketing: A package for analyzing datasets of banking customers. +#' +#' The bmarketing package provides three important functions: +#' clean, transform and calcPerformance. +#' +#' @section bmarketing functions: \cr +#' - clean: A function to clean data (clean NA values, basic checks)\cr +#' - transform: A function to log transform values\cr +#' - calcPerformance: A function to ... +#' +#' @docType package +#' @name bmarketing +#' +NULL diff --git a/man/bmarketing.Rd b/man/bmarketing.Rd new file mode 100644 index 0000000..d0f4469 --- /dev/null +++ b/man/bmarketing.Rd @@ -0,0 +1,18 @@ +% Generated by roxygen2: do not edit by hand +% Please edit documentation in R/bmarketing.R +\docType{package} +\name{bmarketing} +\alias{bmarketing} +\alias{bmarketing-package} +\title{bmarketing: A package for analyzing datasets of banking customers.} +\description{ +The bmarketing package provides three important functions: +clean, transform and calcPerformance. +} +\section{bmarketing functions}{ + \cr +- clean: A function to clean data (clean NA values, basic checks)\cr +- transform: A function to log transform values\cr +- calcPerformance: A function to ... +} + From c67d7cf387c181ca5cab1caa8d97724dc81e9c6a Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Zoltan Szebenyi Date: Thu, 9 May 2019 08:29:27 +0000 Subject: [PATCH 17/35] create documentation for function "clean" by roxygen --- man/clean.Rd | 19 +++++++++++++++++++ 1 file changed, 19 insertions(+) create mode 100644 man/clean.Rd diff --git a/man/clean.Rd b/man/clean.Rd new file mode 100644 index 0000000..1464508 --- /dev/null +++ b/man/clean.Rd @@ -0,0 +1,19 @@ +% Generated by roxygen2: do not edit by hand +% Please edit documentation in R/clean.R +\name{clean} +\alias{clean} +\title{Clean function.} +\usage{ +clean(x, t) +} +\arguments{ +\item{x}{A dataframe} + +\item{t}{The name of the target variable column of dataframe x} +} +\description{ +Cleans a dataset: \cr +- return an error if the target variable contains any missing values (NA’s). \cr +- Give clear warnings for all other variables which contain NA’s. \cr +- Remove any columns (and report as warning) which contain more than 50% NA’s +} From ec5fbf59661644e026e7ba8c4ee4f79b16b99fb9 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Balint Komjati Date: Thu, 9 May 2019 11:48:38 +0200 Subject: [PATCH 18/35] All functions are now available in the default namespace. Transform function description added. --- R/Transform.R | 11 +++++++++++ R/calcPerformance.R | 2 +- R/clean.R | 2 ++ bmarketing4.Rproj | 17 +++++++++++++++++ 4 files changed, 31 insertions(+), 1 deletion(-) create mode 100644 bmarketing4.Rproj diff --git a/R/Transform.R b/R/Transform.R index 62c418f..378c3c1 100644 --- a/R/Transform.R +++ b/R/Transform.R @@ -1,3 +1,14 @@ +#' Log-Tranforms input data for easy model development\cr +#' +#' If data is numeric and negative \cr +#' AND if data appears as non-normal with the shapiro test\cr +#' the function performs a log transformation\cr +#' +#' @param input dataframe +#' @examples +#' @export +#' + #todos #function should give warning is a variable was log transformed diff --git a/R/calcPerformance.R b/R/calcPerformance.R index 5cbf781..1c85b29 100644 --- a/R/calcPerformance.R +++ b/R/calcPerformance.R @@ -1,7 +1,7 @@ #' Reports model's classification accuracy measures #' #' @param \code{y} Target variable (class or numeric) -#' @param \code{y} Target variable (class or numeric) +#' @param \code{y_pred} Target variable (class or numeric) #' @return Gives back a classification report containing the Confusion Matrix, Sensitivity, Specificity, Precision and Accuracy #' @examples #' calcPerformance(y = bmarketing$y, y_pred = predictions) diff --git a/R/clean.R b/R/clean.R index 27b7045..03ec20b 100644 --- a/R/clean.R +++ b/R/clean.R @@ -8,6 +8,8 @@ #' @param x A dataframe #' @param t The name of the target variable column of dataframe x #' @examples +#' @export +#' diff --git a/bmarketing4.Rproj b/bmarketing4.Rproj new file mode 100644 index 0000000..21a4da0 --- /dev/null +++ b/bmarketing4.Rproj @@ -0,0 +1,17 @@ +Version: 1.0 + +RestoreWorkspace: Default +SaveWorkspace: Default +AlwaysSaveHistory: Default + +EnableCodeIndexing: Yes +UseSpacesForTab: Yes +NumSpacesForTab: 2 +Encoding: UTF-8 + +RnwWeave: Sweave +LaTeX: pdfLaTeX + +BuildType: Package +PackageUseDevtools: Yes +PackageInstallArgs: --no-multiarch --with-keep.source From 1778be4c1b6bf7cb1290a6b2659fcbc7c29f0acd Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Balint Komjati Date: Thu, 9 May 2019 12:04:10 +0200 Subject: [PATCH 19/35] functions are not REALLY available (fingers crossed) --- NAMESPACE | 2 ++ man/calcPerformance.Rd | 2 +- man/transform.Rd | 16 ++++++++++++++++ 3 files changed, 19 insertions(+), 1 deletion(-) create mode 100644 man/transform.Rd diff --git a/NAMESPACE b/NAMESPACE index 6744542..5a4a40a 100644 --- a/NAMESPACE +++ b/NAMESPACE @@ -1,3 +1,5 @@ # Generated by roxygen2: do not edit by hand export(calcPerformance) +export(clean) +export(transform) diff --git a/man/calcPerformance.Rd b/man/calcPerformance.Rd index f483d69..f37b317 100644 --- a/man/calcPerformance.Rd +++ b/man/calcPerformance.Rd @@ -9,7 +9,7 @@ calcPerformance(y, y_pred) \arguments{ \item{\code{y}}{Target variable (class or numeric)} -\item{\code{y}}{Target variable (class or numeric)} +\item{\code{y_pred}}{Target variable (class or numeric)} } \value{ Gives back a classification report containing the Confusion Matrix, Sensitivity, Specificity, Precision and Accuracy diff --git a/man/transform.Rd b/man/transform.Rd new file mode 100644 index 0000000..d804f85 --- /dev/null +++ b/man/transform.Rd @@ -0,0 +1,16 @@ +% Generated by roxygen2: do not edit by hand +% Please edit documentation in R/Transform.R +\name{transform} +\alias{transform} +\title{Log-Tranforms input data for easy model development\cr} +\usage{ +transform(input) +} +\arguments{ +\item{input}{dataframe} +} +\description{ +If data is numeric and negative \cr +AND if data appears as non-normal with the shapiro test\cr +the function performs a log transformation\cr +} From 2d023c6b116f1e60d304f12fe929cb932a57ba0b Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Tibor Szabo Date: Thu, 9 May 2019 10:30:13 +0000 Subject: [PATCH 20/35] README.Rmd edited --- README.Rmd | 52 ++++++++------ README.md | 86 ++++++++++++++++++++--- man/figures/README-unnamed-chunk-6-1.png | Bin 0 -> 38198 bytes 3 files changed, 109 insertions(+), 29 deletions(-) create mode 100644 man/figures/README-unnamed-chunk-6-1.png diff --git a/README.Rmd b/README.Rmd index 85a47c7..4bd10e2 100644 --- a/README.Rmd +++ b/README.Rmd @@ -11,49 +11,59 @@ knitr::opts_chunk$set( fig.path = "man/figures/README-", out.width = "100%" ) +library(bmarketing) +library(rpart) +library(rpart.plot) ``` # bmarketing -The goal of bmarketing is to provide bunch of shortcut functions for processing data, cleansing, evaluation decision tree models. +The goal of bmarketing is to provide functions useful for data cleansing, modelling and reporting tasks. ## Installation -You can install the released version of bmarketing from Githu.com\... with: - -``` r -install.packages("bmarketing") -``` - -And the development version from [GitHub](https://github.com/) with: +You can install the released version of bmarketing from [Github](https://github.com/BalintKomjati/bmarketing) with: -``` r -# install.packages("devtools") +```{r} devtools::install_github("BalintKomjati/bmarketing") +library(bmarketing) ``` + ## Example -This is a basic example which shows you how to solve a common problem: +This is a basic workflow for package usage is the following: -```{r example} +1) Import the package + +```{r} library(bmarketing) -## basic example code ``` -What is special about using `README.Rmd` instead of just `README.md`? You can include R chunks like so: +2) Import the data you want to analyse. Like + +```{r} +bmarketing <- read.csv2("inst/bmarketing.csv",dec = ".") +``` + +3) Do some data cleansing with function clean() -```{r cars} -summary(cars) +```{r} +bmarketing <- clean(x = bmarketing, t = "y") ``` -You'll still need to render `README.Rmd` regularly, to keep `README.md` up-to-date. +4) Fit a Decision Tree, plot the results, give predictions: + +```{r} +dt_model<- rpart(y ~ ., data = bmarketing) +rpart.plot(dt_model) -You can also embed plots, for example: +predictions <- predict(dt_model, bmarketing, type = "class") +``` -```{r pressure, echo = FALSE} -plot(pressure) +5) Finally, you can create a report for model performance: +```{r} +calcPerformance(y = bmarketing$y, y_pred = predictions) ``` -In that case, don't forget to commit and push the resulting figure files, so they display on GitHub! diff --git a/README.md b/README.md index 213dd04..497a86b 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -1,14 +1,84 @@ -[![Travis Build -Status](https://travis-ci.org/Quantargo/bmarketing.svg?branch=master)](https://travis-ci.org/Quantargo/bmarketing) -[![Coverage -Status](https://img.shields.io/codecov/c/github/Quantargo/bmarketing/master.svg)](https://codecov.io/github/Quantargo/bmarketing?branch=master) +# bmarketing -## Overview + -The bmarketing -dataset + - +The goal of bmarketing is to provide functions useful for data +cleansing, modelling and reporting tasks. + +## Installation + +You can install the released version of bmarketing from +[Github](https://github.com/BalintKomjati/bmarketing) with: + +``` r +devtools::install_github("BalintKomjati/bmarketing") +#> Skipping install of 'bmarketing' from a github remote, the SHA1 (1778be4c) has not changed since last install. +#> Use `force = TRUE` to force installation +library(bmarketing) +``` + +## Example + +This is a basic workflow for package usage is the following: + +1) Import the package + + + +``` r +library(bmarketing) +``` + +2) Import the data you want to analyse. Like + + + +``` r +bmarketing <- read.csv2("inst/bmarketing.csv",dec = ".") +``` + +3) Do some data cleansing with function clean() + + + +``` r +bmarketing <- clean(x = bmarketing, t = "y") +``` + +4) Fit a Decision Tree, plot the results, give predictions: + + + +``` r +dt_model<- rpart(y ~ ., data = bmarketing) +rpart.plot(dt_model) +``` + + + +``` r + +predictions <- predict(dt_model, bmarketing, type = "class") +``` + +5) Finally, you can create a report for model performance: + + + +``` r +calcPerformance(y = bmarketing$y, y_pred = predictions) +#> [1] "Confusion matrix" +#> y_pred +#> y no yes +#> no 3583 85 +#> yes 215 236 +#> [1] "True Positive Rate (Sensitivity): 52.328 %" +#> [1] "True Negative Rate (Specificity): 97.683 %" +#> [1] "Precision: 73.52 %" +#> [1] "Accuracy: 92.717 %" +``` diff --git a/man/figures/README-unnamed-chunk-6-1.png b/man/figures/README-unnamed-chunk-6-1.png new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..d54061441d1c107f0028045efa3e18cf56568424 GIT binary patch literal 38198 zcmdSBby!vHwl};`5s(xlBn3&4kd#JHIz+mqJER*#LPbJCq)WQHK|o3A?ohhB;T!IK z&bjtJ=e+Ot{rj!!dgNj1nrqH^k1_7?i?KeuloQ9iLwpB;KwwHrJb#5i+(&i(2?O|nW-Fm?k3e9x{QVE9%_hqbfp~zBeEv+yC4OVtm0xL{0%gY}&#J`808ayW{hY`Td+pgy2> zfn!L1x3J-Qe8T3C5Qtkixcmr&4?@Hj1%bd3{{O|BB>ZNP5M`7M3=E@%x|xHkj|p;X zYR&==fByLKlr$tKXYK0~gDfR;#^j$1?EB0NjH6i< zFDPaj-CV>oQf>GCbchCGS*4&NA&8OD$R}!Za&jEkM~ao)NifK+*e`9zHpK5nXNe?n zS&j*(yo_b!NBCqs^9?-e>F&;-oO`opPTV~(S^FcJOo%#9v$8?PVK`PHB4unGSde*EBUSgNk5 z#Z9ni9Jpaeco%R0)+srn1}`1swV^a$aHlue?wM=f#lN*v{Al&K43 zsFW|N$CdJR?%jD&?cN)n>bva}6t{u!>4n&62oyQJ=Az2YicdHTz}cJEHaDP1hubo$ zx{bYKpu{8~(!OGbF5<~G%WI#vU8Jy(z`M^!kMP-k=8JNYp`f_@M(9&qZ6wZsta|tG zF{)m-&(ipNiXPx;%s4 ze&zcGm&eRW#-$AnFAKh9&Glk3e@eY@qeDVWKv4T!pM+g~IWMX$i`QqU|EftpE_-z> z5J+RRxSnteVfqg4#>E!(lvf5bu6x0T9)XYzxP`q#Aw?`;KM>ACij_vMn?n-Pk2I(1 z|MxiUZ`w=y^|hw%u7C*{TwDUlk3scr9AUH1kPsZiGbq@b6DO{XlT13p8`BxOf>lPpIBa#L(YQ#qT|F 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shapiro test\cr +#' AND if data appears as non-normal \cr #' the function performs a log transformation\cr #' #' @param input dataframe @@ -17,8 +17,7 @@ transform <- function(input) { output <- as.data.frame(lapply(input, function(x) { if(is.numeric(x) && min(x)>0) { - xshapiro <- shapiro.test(x) - if(xshapiro$p.value <.05) { + if(ad.test(x)$p.value <.05) { x<-log(x) }} x diff --git a/bmarketing5.Rproj b/bmarketing5.Rproj new file mode 100644 index 0000000..21a4da0 --- /dev/null +++ b/bmarketing5.Rproj @@ -0,0 +1,17 @@ +Version: 1.0 + +RestoreWorkspace: Default +SaveWorkspace: Default +AlwaysSaveHistory: Default + +EnableCodeIndexing: Yes +UseSpacesForTab: Yes +NumSpacesForTab: 2 +Encoding: UTF-8 + +RnwWeave: Sweave +LaTeX: pdfLaTeX + +BuildType: Package +PackageUseDevtools: Yes +PackageInstallArgs: --no-multiarch --with-keep.source From 084f410fe457700f4ccc51c8d5afa0037196c79b Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Zoltan Szebenyi Date: Thu, 9 May 2019 11:00:42 +0000 Subject: [PATCH 22/35] fix issues #5, #8 and #10 --- R/clean.R | 6 +++--- 1 file changed, 3 insertions(+), 3 deletions(-) diff --git a/R/clean.R b/R/clean.R index 03ec20b..f527a6c 100644 --- a/R/clean.R +++ b/R/clean.R @@ -16,13 +16,13 @@ clean <- function(x, t) { if (is.data.frame(x)==FALSE) {stop("Parameter x must be a dataframe")} if (is.na(match(t, names(x)))==TRUE) {stop("Parameter t must be the name (string) of a column in the dataframe")} - if (any(is.na(x$t))==TRUE) {stop("The target variabe t contais NA values")} + if (any(is.na(x[[t]]))==TRUE) {stop(paste("The target variabe", t, "contais NA values"))} if (any(is.na(x[ , -which(colnames(x)==t)]))==TRUE) {warning("Explanatory variables contain NA values")} count_na <- sapply(x, function(y) sum(length(which(is.na(y))))/length(y)) cols_to_remove <- names(count_na[count_na > 0.5]) if (length(cols_to_remove)==0) {return(x)} else { - warning(paste("The following columns are removed: ", cols_to_remove)) + warning(paste("The following columns are removed: ", paste(cols_to_remove,collapse=", "))) return(x[,-which(colnames(x)==cols_to_remove)]) } -} \ No newline at end of file +} From c6ec13daab67d2d8fe97ae53138c0c80fe012093 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Zoltan Szebenyi Date: Thu, 9 May 2019 11:02:17 +0000 Subject: [PATCH 23/35] update ignores --- .Rhistory | 760 ++++++++++++++++++++++++++++++++---------------- .gitignore | 2 + inst/.gitignore | 1 + 3 files changed, 505 insertions(+), 258 deletions(-) create mode 100644 inst/.gitignore diff --git a/.Rhistory b/.Rhistory index a2e5317..a857eaa 100644 --- a/.Rhistory +++ b/.Rhistory @@ -1,268 +1,512 @@ -devtools::create(".") -usethis::create_package(".") -usethis::create_package("BMarTeam5") +if (any(is.na(x$t))==TRUE) {stop("The target variabe t contais NA values")} +if (any(is.na(x[ , -which(colnames(x)==t)]))==TRUE) {warning("Explanatory variables contain NA values")} +count_na <- sapply(x, function(y) sum(length(which(is.na(y))))/length(y)) +cols_to_remove <- names(count_na[count_na > 0.5]) +if (is.null(cols_to_remove) {x} +else x[,-c(cols_to_remove)] +} +clean <- function(x, t) { +if (is.data.frame(x)==FALSE) {stop("Parameter x must be a dataframe")} +if (is.na(match(t, names(x)))==TRUE) {stop("Parameter t must be the name (string) of a column in the dataframe")} +if (any(is.na(x$t))==TRUE) {stop("The target variabe t contais NA values")} +if (any(is.na(x[ , -which(colnames(x)==t)]))==TRUE) {warning("Explanatory variables contain NA values")} +count_na <- sapply(x, function(y) sum(length(which(is.na(y))))/length(y)) +cols_to_remove <- names(count_na[count_na > 0.5]) +if (is.null(cols_to_remove) {x} +x[,-c(cols_to_remove)] +} +clean <- function(x, t) { +if (is.data.frame(x)==FALSE) {stop("Parameter x must be a dataframe")} +if (is.na(match(t, names(x)))==TRUE) {stop("Parameter t must be the name (string) of a column in the dataframe")} +if (any(is.na(x$t))==TRUE) {stop("The target variabe t contais NA values")} +if (any(is.na(x[ , -which(colnames(x)==t)]))==TRUE) {warning("Explanatory variables contain NA values")} +count_na <- sapply(x, function(y) sum(length(which(is.na(y))))/length(y)) +cols_to_remove <- names(count_na[count_na > 0.5]) +if (is.null(cols_to_remove) {return x} +x[,-c(cols_to_remove)] +} +clean <- function(x, t) { +if (is.data.frame(x)==FALSE) {stop("Parameter x must be a dataframe")} +if (is.na(match(t, names(x)))==TRUE) {stop("Parameter t must be the name (string) of a column in the dataframe")} +if (any(is.na(x$t))==TRUE) {stop("The target variabe t contais NA values")} +if (any(is.na(x[ , -which(colnames(x)==t)]))==TRUE) {warning("Explanatory variables contain NA values")} +count_na <- sapply(x, function(y) sum(length(which(is.na(y))))/length(y)) +cols_to_remove <- names(count_na[count_na > 0.5]) +if (is.null(cols_to_remove) {return(x)} +return(x[,-c(cols_to_remove)]) +} +clean <- function(x, t) { +if (is.data.frame(x)==FALSE) {stop("Parameter x must be a dataframe")} +if (is.na(match(t, names(x)))==TRUE) {stop("Parameter t must be the name (string) of a column in the dataframe")} +if (any(is.na(x$t))==TRUE) {stop("The target variabe t contais NA values")} +if (any(is.na(x[ , -which(colnames(x)==t)]))==TRUE) {warning("Explanatory variables contain NA values")} +count_na <- sapply(x, function(y) sum(length(which(is.na(y))))/length(y)) +cols_to_remove <- names(count_na[count_na > 0.5]) +if (is.null(cols_to_remove) {return(x)} +return(x[,-c(cols_to_remove)]) +} +clean <- function(x, t) { +if (is.data.frame(x)==FALSE) {stop("Parameter x must be a dataframe")} +if (is.na(match(t, names(x)))==TRUE) {stop("Parameter t must be the name (string) of a column in the dataframe")} +if (any(is.na(x$t))==TRUE) {stop("The target variabe t contais NA values")} +if (any(is.na(x[ , -which(colnames(x)==t)]))==TRUE) {warning("Explanatory variables contain NA values")} +count_na <- sapply(x, function(y) sum(length(which(is.na(y))))/length(y)) +cols_to_remove <- names(count_na[count_na > 0.5]) +if (is.null(cols_to_remove)) {return(x)} +return(x[,-c(cols_to_remove)]) +} +clean(test_data) +clean(test_data, "V2") +clean <- function(x, t) { +if (is.data.frame(x)==FALSE) {stop("Parameter x must be a dataframe")} +if (is.na(match(t, names(x)))==TRUE) {stop("Parameter t must be the name (string) of a column in the dataframe")} +if (any(is.na(x$t))==TRUE) {stop("The target variabe t contais NA values")} +if (any(is.na(x[ , -which(colnames(x)==t)]))==TRUE) {warning("Explanatory variables contain NA values")} +count_na <- sapply(x, function(y) sum(length(which(is.na(y))))/length(y)) +cols_to_remove <- names(count_na[count_na > 0.5]) +if (is.null(cols_to_remove)) {return(x)} +else return(x[,-c(cols_to_remove)]) +} +clean(test_data, "V2") +clean <- function(x, t) { +if (is.data.frame(x)==FALSE) {stop("Parameter x must be a dataframe")} +if (is.na(match(t, names(x)))==TRUE) {stop("Parameter t must be the name (string) of a column in the dataframe")} +if (any(is.na(x$t))==TRUE) {stop("The target variabe t contais NA values")} +if (any(is.na(x[ , -which(colnames(x)==t)]))==TRUE) {warning("Explanatory variables contain NA values")} +count_na <- sapply(x, function(y) sum(length(which(is.na(y))))/length(y)) +cols_to_remove <- names(count_na[count_na > 0.5]) +if (is.null(cols_to_remove)) {return(x)} +else { +warning("Columns " && cols_to_remove && "were removed!") +return(x[,-c(cols_to_remove)]) +} +} +clean(test_data, "V2") +clean <- function(x, t) { +if (is.data.frame(x)==FALSE) {stop("Parameter x must be a dataframe")} +if (is.na(match(t, names(x)))==TRUE) {stop("Parameter t must be the name (string) of a column in the dataframe")} +if (any(is.na(x$t))==TRUE) {stop("The target variabe t contais NA values")} +if (any(is.na(x[ , -which(colnames(x)==t)]))==TRUE) {warning("Explanatory variables contain NA values")} +count_na <- sapply(x, function(y) sum(length(which(is.na(y))))/length(y)) +cols_to_remove <- names(count_na[count_na > 0.5]) +if (is.null(cols_to_remove)) {return(x)} +else { +warning("Columns " && as.string(cols_to_remove) && "were removed!") +return(x[,-c(cols_to_remove)]) +} +} +clean(test_data, "V2") +clean <- function(x, t) { +if (is.data.frame(x)==FALSE) {stop("Parameter x must be a dataframe")} +if (is.na(match(t, names(x)))==TRUE) {stop("Parameter t must be the name (string) of a column in the dataframe")} +if (any(is.na(x$t))==TRUE) {stop("The target variabe t contais NA values")} +if (any(is.na(x[ , -which(colnames(x)==t)]))==TRUE) {warning("Explanatory variables contain NA values")} +count_na <- sapply(x, function(y) sum(length(which(is.na(y))))/length(y)) +cols_to_remove <- names(count_na[count_na > 0.5]) +if (is.null(cols_to_remove)) {return(x)} +else { +warning(paste("The following columns are removed: ", cols_to_remove)) +return(x[,-c(cols_to_remove)]) +} +} +clean(test_data, "V2") +names(count_na[sapply(test_data, function(y) sum(length(which(is.na(y))))/length(y)) > 0.5]) +names(sapply(test_data, function(y) sum(length(which(is.na(y))))/length(y))[sapply(test_data, function(y) sum(length(which(is.na(y))))/length(y)) > 0.5]) +is.null(names(sapply(test_data, function(y) sum(length(which(is.na(y))))/length(y))[sapply(test_data, function(y) sum(length(which(is.na(y))))/length(y)) > 0.5])) +is.na(names(sapply(test_data, function(y) sum(length(which(is.na(y))))/length(y))[sapply(test_data, function(y) sum(length(which(is.na(y))))/length(y)) > 0.5])) +is.null(names(sapply(test_data, function(y) sum(length(which(is.na(y))))/length(y))[sapply(test_data, function(y) sum(length(which(is.na(y))))/length(y)) > 0.5])) +clean <- function(x, t) { +if (is.data.frame(x)==FALSE) {stop("Parameter x must be a dataframe")} +if (is.na(match(t, names(x)))==TRUE) {stop("Parameter t must be the name (string) of a column in the dataframe")} +if (any(is.na(x$t))==TRUE) {stop("The target variabe t contais NA values")} +if (any(is.na(x[ , -which(colnames(x)==t)]))==TRUE) {warning("Explanatory variables contain NA values")} +count_na <- sapply(x, function(y) sum(length(which(is.na(y))))/length(y)) +cols_to_remove <- names(count_na[count_na > 0.5]) +if (is.null(cols_to_remove)==TRUE) {return(x)} +else { +warning(paste("The following columns are removed: ", cols_to_remove)) +return(x[,-c(cols_to_remove)]) +} +} +clean(test_data, "V2") +is.null(names(sapply(test_data, function(y) sum(length(which(is.na(y))))/length(y))[sapply(test_data, function(y) sum(length(which(is.na(y))))/length(y)) > 0.5])) +clean <- function(x, t) { +if (is.data.frame(x)==FALSE) {stop("Parameter x must be a dataframe")} +if (is.na(match(t, names(x)))==TRUE) {stop("Parameter t must be the name (string) of a column in the dataframe")} +if (any(is.na(x$t))==TRUE) {stop("The target variabe t contais NA values")} +if (any(is.na(x[ , -which(colnames(x)==t)]))==TRUE) {warning("Explanatory variables contain NA values")} +count_na <- sapply(x, function(y) sum(length(which(is.na(y))))/length(y)) +cols_to_remove <- names(count_na[count_na > 0.5]) +if (length(cols_to_remove)==0) {return(x)} +else { +warning(paste("The following columns are removed: ", cols_to_remove)) +return(x[,-c(cols_to_remove)]) +} +} +clean(test_data, "V2") +test_data&V1 <- c(NA,NA,3) +test_data[1:2, 1] <- NA +test_data +clean(test_data, "V2") +names(sapply(test_data, function(y) sum(length(which(is.na(y))))/length(y))[sapply(test_data, function(y) sum(length(which(is.na(y))))/length(y)) > 0.5]) +test_data[,-c("V1")] +c(1) +c("1") +c("V1") +test_data[,-c("V1")] +test_data[,-1] +test_data[,"V1"] +test_data[,-"V1"] +test_data[,"V1")] +test_data[,-c("V1")] +test_data[,-which(colnames(test_data)=="V1")] +clean <- function(x, t) { +if (is.data.frame(x)==FALSE) {stop("Parameter x must be a dataframe")} +if (is.na(match(t, names(x)))==TRUE) {stop("Parameter t must be the name (string) of a column in the dataframe")} +if (any(is.na(x$t))==TRUE) {stop("The target variabe t contais NA values")} +if (any(is.na(x[ , 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columns are removed: ", cols_to_remove)) +return(x[,-which(colnames(x)==cols_to_remove)]) +} +} +clean(test_data, "V2") library(bmarketing) -library(tidyverse) -install.packages("tidyverse") -install.packages("rpart") -install.packages("rpart.plot") library(bmarketing) +devtools::check() +devtools:document() +devtools::document() +devtools::document() +devtools::document() +?bmarketing +devtools::document() +?bmarketing +devtools::document() +devtools::document() +devtools::document() +?bmarketing +devtools::document() +?bmarketing +??bmarketing library(bmarketing) -transform <- function(input) { -output <- log(input) -output -} -bmarketing <- read.csv2("bmarketing.csv") +?bmarketing +devtools::document() +devtools::document() +devtools::document() +devtools::document() +?bmarketing +devtools::document() +?bmarketing +devtools::check() +library(bmarketing) +devtools::check() +?Team1 +?team1 +?bmarketing +?clean +devtools::load_all() +?clean +?bmarketing +devtools::install_github("WonderAnn/bmarketing") +devtools::document() +?bmarketing +devtools::document() +?bmarketing +devtools::document() +?bmarketing +?bmarketing +devtools::install_github("WonderAnn/bmarketing") +devtools::install_github("WonderAnn/bmarketing") +devtools::install_github("WonderAnn/bmarketing") +devtools::install_github("WonderAnn/bmarketing") +devtools::install_github("WonderAnn/bmarketing") +devtools::load_all() +clean +test_data <- cbind(c(1,2,3), c(a,b,c), c(5,6,7)) +test_data <- cbind(c(1,2,3), c("a","b","c"), c(5,6,7)) +colnames(test_data) <- c("ev1","ev2","tv") #naming columns: ev1 = explanatory var.1, etc; tv = target var +test_Data +test_data +test_data <- cbind(c(1,2,3), c("a","b","c"), c(5,NA,7)) +colnames(test_data) <- c("ev1","ev2","tv") #naming columns: ev1 = explanatory var.1, etc; tv = target var +clean(test_data, "tv") +test_data <- as.data.frame(cbind(c(1,2,3), c("a","b","c"), c(5,NA,7))) +colnames(test_data) <- c("ev1","ev2","tv") #naming columns: ev1 = explanatory var.1, etc; tv = target var +clean(test_data, "tv") +?clean +devtools::install_github("WonderAnn/bmarketing") +clean +devtools::install_github("WonderAnn/bmarketing") +?team1 +?Team1 +?Team1 +library(Team1) +?Team1 +?Team1 +Team1:: +Team1::clear1 +Team1:::clear1 +Team1:::clear2 +?Team1 +clear1 +library(Team1) +clear1 +Team1::clear1 +Team1:::clear1 +devtools::install_github("WonderAnn/bmarketing") +library(Team1) +clear1 +Team1::clear1 +Team1:::clear1 +clear(c) +clear1(c) +devtools::install_github("WonderAnn/bmarketing") +clear1 +Team1::clear1 +Team1:::clear1 +devtools::install_github("WonderAnn/bmarketing") +library(Team1) +cclear1 +clear1 #################Loading data into the environment################# -bmarketing <- read.csv2("inst/bmarketing.csv") -View(bmarketing) -View(bmarketing) -transform(bmarketing&nr.employed) -transform <- function(input) { -output <- log(input) -output -} -transform(bmarketing) -transform <- function(input) { -output <- log(input) -output -} -transform(bmarketing$nr.employed) -?log -bmarketing$euribor3m <- as.numeric(as.character(bmarketing$euribor3m)) -bmarketing$emp.var.rate <- as.numeric(as.character(bmarketing$emp.var.rate)) -bmarketing$cons.price.idx <- as.numeric(as.character(bmarketing$cons.price.idx)) -bmarketing$cons.conf.idx <- as.numeric(as.character(bmarketing$cons.conf.idx)) -bmarketing$nr.employed <- as.numeric(as.character(bmarketing$nr.employed)) -## -transform <- function(input) { -output <- log(input) -output -} -transform(bmarketing$nr.employed) -install.packages("dplyr") -shapiro.test(bmarketing$nr.employed) -?shapiro.test() -tmp <- shapiro.test(bmarketing$nr.employed) -View(tmp) -if(tmp$p.value<.05) -ls -if(tmp$p.value<.05){ -output <- log(bmarketing$nr.employed) -} -?lapply -lapply(bmarketing, function(x) { -if(!is.numeric(x)) { -x <- as.numeric(as.character(x)) -} -if(shapiro.test(x) <.05) { -x<-log(x) -} -}) -lapply(bmarketing$age, function(x) { -if(!is.numeric(x)) { -x <- as.numeric(as.character(x)) -} -if(shapiro.test(x) <.05) { -x<-log(x) -} -}) -lapply(bmarketing$age, function(x) { -if(!is.numeric(x)) { -x <- as.numeric(as.character(x)) -if(shapiro.test(x) <.05) { -x<-log(x) -}} -}) -tmp2 <- lapply(bmarketing$age, function(x) { -if(!is.numeric(x)) { -x <- as.numeric(as.character(x)) -if(shapiro.test(x) <.05) { -x<-log(x) -}} -}) -View(tmp2) -tmp2 <- lapply(bmarketing$age, function(x) { -if(!is.numeric(x)) { -x <- as.numeric(as.character(x)) -if(shapiro.test(x) <.05) { -x<-log(x) -}} -x -}) -View(tmp2) -View(tmp2) -View(tmp2) -tmp2 <- lapply(bmarketing$nr.employed, function(x) { -if(!is.numeric(x)) { -x <- as.numeric(as.character(x)) -if(shapiro.test(x) <.05) { -x<-log(x) -}} -x -}) -View(tmp2) -rm(tmp2) -tmp2 <- lapply(bmarketing$nr.employed, function(x) { -if(!is.numeric(x)) { -x <- as.numeric(as.character(x)) -if(shapiro.test(x) <.05) { -x<-log(x) -}} -x -}) -View(tmp2) -View(tmp2) +bmarketing <- read.csv2("inst/bmarketing2.csv",dec = ".") +clean(bmarketing, "DEFAULT") View(bmarketing) +#################Loading data into the environment################# +bmarketing <- read.csv2("inst/bmarketing2.csv") View(bmarketing) -get(wd) -getwd -getwd() -bmarketing <- read.csv2("inst/bmarketing.csv",dec = ".") -rm(tmp2) -tmp2 <- lapply(bmarketing$nr.employed, function(x) { -if(!is.numeric(x)) { -x <- as.numeric(as.character(x))} -if(shapiro.test(x) <.05) { -x<-log(x) -}} -x -}) -rm(tmp2) -tmp2 <- lapply(bmarketing$nr.employed, function(x) { -if(!is.numeric(x)) { -x <- as.numeric(as.character(x))} -if(shapiro.test(x) <.05) { -x<-log(x) +#################Loading data into the environment################# +bmarketing <- read.csv2("inst/bmarketing2.csv",sep = ",") +clean(bmarketing, "DEFAULT") +cleaned_data <- clean(bmarketing, "DEFAULT") +is.na(bmarketing$DEFAULT) +any(is.na(bmarketing$DEFAULT)) +any(is.na(bmarketing$DEFAULT))==TRUE +any(is.na(bmarketing$"DEFAULT"))==TRUE +clean +cleaned_data <- clean(bmarketing, "DEFAULT") +any(is.na(bmarketing$DEFAULT))==TRUE +if (any(is.na(bmarketing$DEFAULT))==TRUE) {stop("The target variabe t contais NA values")} +clean <- function(x, t) { +if (is.data.frame(x)==FALSE) {stop("Parameter x must be a dataframe")} +if (is.na(match(t, names(x)))==TRUE) {stop("Parameter t must be the name (string) of a column in the dataframe")} +if (any(is.na(x$t))==TRUE) {stop("The target variabe t contais NA values")} +if (any(is.na(x[ , -which(colnames(x)==t)]))==TRUE) {warning("Explanatory variables contain NA values")} +count_na <- sapply(x, function(y) sum(length(which(is.na(y))))/length(y)) +cols_to_remove <- names(count_na[count_na > 0.5]) +if (length(cols_to_remove)==0) {return(x)} +else { +warning(paste("The following columns are removed: ", cols_to_remove)) +return(x[,-which(colnames(x)==cols_to_remove)]) } -x -}) -rm(tmp2) -tmp2 <- lapply(bmarketing$nr.employed, function(x) { -#if(!is.numeric(x)) x <- as.numeric(as.character(x)) -if(is.numeric(x) { -if(shapiro.test(x) <.05) { -x<-log(x) } -x -}) -rm(tmp2) -tmp2 <- lapply(bmarketing$nr.employed, function(x) { -#if(!is.numeric(x)) x <- as.numeric(as.character(x)) -if(is.numeric(x) { -if(shapiro.test(x) <.05) { -x<-log(x) +cleaned_data <- clean(bmarketing, "DEFAULT") +if (any(is.na(bmarketing$DEFAULT))==TRUE) {stop("The target variabe t contais NA values")} +if (any(is.na(x$t))==TRUE) {stop("The target variabe t contais NA values")} +if (is.na(match(t, names(x)))==TRUE) {stop("Parameter t must be the name (string) of a column in the dataframe")} +if (any(is.na(bmarketing$DEFAULT))==TRUE) {stop("The target variabe t contais NA values")} +if (is.na(match(DEFAULT, names(bmarketing)))==TRUE) {stop("Parameter t must be the name (string) of a column in the dataframe")} +if (any(is.na(bmarketing$DEFAULT))==TRUE) {stop("The target variabe t contais NA values")} +if (is.na(match("DEFAULT", names(bmarketing)))==TRUE) {stop("Parameter t must be the name (string) of a column in the dataframe")} +if (any(is.na(bmarketing$DEFAULT))==TRUE) {stop("The target variabe t contais NA values")} +clean <- function(x, t) { +if (is.data.frame(x)==FALSE) {stop("Parameter x must be a dataframe")} +if (is.na(match(t, names(x)))==TRUE) {stop("Parameter t must be the name (string) of a column in the dataframe")} +if (any(is.na(x$t))==TRUE) stop("The target variabe t contais NA values") +if (any(is.na(x[ , -which(colnames(x)==t)]))==TRUE) {warning("Explanatory variables contain NA values")} +count_na <- sapply(x, function(y) sum(length(which(is.na(y))))/length(y)) +cols_to_remove <- names(count_na[count_na > 0.5]) +if (length(cols_to_remove)==0) {return(x)} +else { +warning(paste("The following columns are removed: ", cols_to_remove)) +return(x[,-which(colnames(x)==cols_to_remove)]) } +} +cleaned_data <- clean(bmarketing, "DEFAULT") +if (any(is.na(bmarketing$DEFAULT))==TRUE) {stop("The target variabe t contais NA values")} +cleaned_data <- clean(bmarketing, "DEFAULT") +(any(is.na(bmarketing$DEFAULT))==TRUE) +clean <- function(x, t) { +stop("stop") +if (is.data.frame(x)==FALSE) {stop("Parameter x must be a dataframe")} +if (is.na(match(t, names(x)))==TRUE) {stop("Parameter t must be the name (string) of a column in the dataframe")} +if (any(is.na(x$t))==TRUE) stop("The target variabe t contais NA values") +if (any(is.na(x[ , -which(colnames(x)==t)]))==TRUE) {warning("Explanatory variables contain NA values")} +count_na <- sapply(x, function(y) sum(length(which(is.na(y))))/length(y)) +cols_to_remove <- names(count_na[count_na > 0.5]) +if (length(cols_to_remove)==0) {return(x)} +else { +warning(paste("The following columns are removed: ", cols_to_remove)) +return(x[,-which(colnames(x)==cols_to_remove)]) +} +} +cleaned_data <- clean(bmarketing, "DEFAULT") +clean <- function(x, t) { +if (is.data.frame(x)==FALSE) {stop("Parameter x must be a dataframe")} +if (is.na(match(t, names(x)))==TRUE) {stop("Parameter t must be the name (string) of a column in the dataframe")} +if (any(is.na(x$t))==TRUE) {stop("The target variabe t contais NA values")} +if (any(is.na(x[ , -which(colnames(x)==t)]))==TRUE) {warning("Explanatory variables contain NA values")} +count_na <- sapply(x, function(y) sum(length(which(is.na(y))))/length(y)) +cols_to_remove <- names(count_na[count_na > 0.5]) +if (length(cols_to_remove)==0) {return(x)} +else { +warning(paste("The following columns are removed: ", cols_to_remove)) +return(x[,-which(colnames(x)==cols_to_remove)]) +} +} +cleaned_data <- clean(bmarketing, "DEFAULT") +any(is.na(bmarketing$DEFAULT)) +all(is.na(bmarketing$DEFAULT)) +any(is.na(bmarketing$DEFAULT)) +is.data.frame(bmarketing) +cleaned_data <- clean(bmarketing, "DEFAUL") +cleaned_data <- clean(bmarketing, "DEFAULT") +typeof(any(is.na(bmarketing$DEFAULT))) +typeof(TRUE) +any(is.na(bmarketing$DEFAULT)) +any(is.na(bmarketing$DEFAULT)) +cleaned_data <- clean(bmarketing, "DEFAULT") +mtcars +mtcars$"mpg" +x <- bmarketing +is.na(x$t) +t +t <- "DEFAULT" +is.na(x$t) +x$t +t x -}} -rm(tmp2) -tmp2 <- lapply(bmarketing$nr.employed, function(x) { -#if(!is.numeric(x)) x <- as.numeric(as.character(x)) -if(is.numeric(x)) { -if(shapiro.test(x) <.05) { -x<-log(x) -}} -x -}) -rm(tmp) -tmp <- shapiro.test(bmarketing$nr.employed) -View(tmp) -rm(tmp2) -tmp2 <- lapply(bmarketing$nr.employed, function(x) { -#if(!is.numeric(x)) x <- as.numeric(as.character(x)) -if(is.numeric(x)) { -xshapiro <- shapiro.test(x) -if(xshapiro$p.value <.05) { -x<-log(x) -}} -x -}) -View(bmarketing) -View(bmarketing) -tmp2 <- lapply(bmarketing$nr.employed, function(x) { -xshapiro <- shapiro.test(x) -xshapiro -}) -tmp <- shapiro.test(bmarketing$nr.employed) -View(tmp) -View(tmp) -tmp2 <- lapply(bmarketing$nr.employed, shapiro.test) -tmp2 <- lapply(bmarketing, shapiro.test) -tmp2 <- lapply(bmarketing, function(x) { -#if(!is.numeric(x)) x <- as.numeric(as.character(x)) -if(is.numeric(x)) { -xshapiro <- shapiro.test(x) -if(xshapiro$p.value <.05) { -x<-log(x) -}} -x -}) -rm(tmp2) -tmp2 <- lapply(bmarketing, function(x) { -#if(!is.numeric(x)) x <- as.numeric(as.character(x)) -if(is.numeric(x)) { -xshapiro <- shapiro.test(x) -if(xshapiro$p.value <.05) { -x<-log(x) -}} -x -}) -View(tmp2) -View(tmp2) -tmp2 -rm(tmp2) -tmp2 <- lapply(bmarketing, function(x) { -#if(!is.numeric(x)) x <- as.numeric(as.character(x)) -if(is.numeric(x) && min(x)>0) { -xshapiro <- shapiro.test(x) -if(xshapiro$p.value <.05) { -x<-log(x) -}} -x -}) -rm(tmp2) -tmp2 <- as.data.frame(lapply(bmarketing, function(x) { -#if(!is.numeric(x)) x <- as.numeric(as.character(x)) -if(is.numeric(x) && min(x)>0) { -xshapiro <- shapiro.test(x) -if(xshapiro$p.value <.05) { -x<-log(x) -}} -x -})) -transform <- function(input) { -output <- as.data.frame(lapply(input, function(x) { -#if(!is.numeric(x)) x <- as.numeric(as.character(x)) -if(is.numeric(x) && min(x)>0) { -xshapiro <- shapiro.test(x) -if(xshapiro$p.value <.05) { -x<-log(x) -}} -x -})) -output -#todo -#warning mi lett transzformálva -#option legyen-e logtrafo -} -tmp2<- transform(bmarketing) -transform <- function(input) { -output <- as.data.frame(lapply(input, function(x) { -#if(!is.numeric(x)) x <- as.numeric(as.character(x)) -if(is.numeric(x) && min(x)>0) { -xshapiro <- shapiro.test(x) -if(xshapiro$p.value <.05) { -x<-log(x) -}} -x -})) -output -#todo -#warning mi lett transzformálva -#option legyen-e logtrafo -} -tmp3<- transform(bmarketing) -View(tmp3) -View(tmp3) -library(bmarketing) -library(bmarketing) +x[[t]] +clean <- function(x, t) { +if (is.data.frame(x)==FALSE) {stop("Parameter x must be a dataframe")} +if (is.na(match(t, names(x)))==TRUE) {stop("Parameter t must be the name (string) of a column in the dataframe")} +if (any(is.na(x[[t]]))==TRUE) {stop("The target variabe t contais NA values")} +if (any(is.na(x[ , -which(colnames(x)==t)]))==TRUE) {warning("Explanatory variables contain NA values")} +count_na <- sapply(x, function(y) sum(length(which(is.na(y))))/length(y)) +cols_to_remove <- names(count_na[count_na > 0.5]) +if (length(cols_to_remove)==0) {return(x)} +else { +warning(paste("The following columns are removed: ", cols_to_remove)) +return(x[,-which(colnames(x)==cols_to_remove)]) +} +} +cleaned_data <- clean(bmarketing, "DEFAULT") +clean <- function(x, t) { +if (is.data.frame(x)==FALSE) {stop("Parameter x must be a dataframe")} +if (is.na(match(t, names(x)))==TRUE) {stop("Parameter t must be the name (string) of a column in the dataframe")} +if (any(is.na(x[[t]]))==TRUE) {stop("The target variabe $t contais NA values")} +if (any(is.na(x[ , -which(colnames(x)==t)]))==TRUE) {warning("Explanatory variables contain NA values")} +count_na <- sapply(x, function(y) sum(length(which(is.na(y))))/length(y)) +cols_to_remove <- names(count_na[count_na > 0.5]) +if (length(cols_to_remove)==0) {return(x)} +else { +warning(paste("The following columns are removed: ", cols_to_remove)) +return(x[,-which(colnames(x)==cols_to_remove)]) +} +} +cleaned_data <- clean(bmarketing, "DEFAULT") +clean <- function(x, t) { +if (is.data.frame(x)==FALSE) {stop("Parameter x must be a dataframe")} +if (is.na(match(t, names(x)))==TRUE) {stop("Parameter t must be the name (string) of a column in the dataframe")} +if (any(is.na(x[[t]]))==TRUE) {stop(paste("The target variabe", t, "contais NA values"))} +if (any(is.na(x[ , -which(colnames(x)==t)]))==TRUE) {warning("Explanatory variables contain NA values")} +count_na <- sapply(x, function(y) sum(length(which(is.na(y))))/length(y)) +cols_to_remove <- names(count_na[count_na > 0.5]) +if (length(cols_to_remove)==0) {return(x)} +else { +warning(paste("The following columns are removed: ", cols_to_remove)) +return(x[,-which(colnames(x)==cols_to_remove)]) +} +} +cleaned_data <- clean(bmarketing, "DEFAULT") +clean <- function(x, t) { +if (is.data.frame(x)==FALSE) {stop("Parameter x must be a dataframe")} +if (is.na(match(t, names(x)))==TRUE) {stop("Parameter t must be the name (string) of a column in the dataframe")} +if (any(is.na(x[[t]]))==TRUE) {stop(paste("The target variabe", t, "contais NA values"))} +if (any(is.na(x[ , -which(colnames(x)==t)]))==TRUE) {warning("Explanatory variables contain NA values")} +count_na <- sapply(x, function(y) sum(length(which(is.na(y))))/length(y)) +cols_to_remove <- names(count_na[count_na > 0.5]) +if (length(cols_to_remove)==0) {return(x)} +else { +warning(paste("The following columns are removed: ", paste(cols_to_remove))) +return(x[,-which(colnames(x)==cols_to_remove)]) +} +} +cleaned_data <- clean(bmarketing, "DEFAULT") +cleaned_data <- clean(bmarketing, "AGE") +cleaned_data <- clean(bmarketing, "JOB") +cleaned_data <- clean(bmarketing, "DURATION") +cleaned_data <- clean(bmarketing, "X") +clean <- function(x, t) { +if (is.data.frame(x)==FALSE) {stop("Parameter x must be a dataframe")} +if (is.na(match(t, names(x)))==TRUE) {stop("Parameter t must be the name (string) of a column in the dataframe")} +if (any(is.na(x[[t]]))==TRUE) {stop(paste("The target variabe", t, "contais NA values"))} +if (any(is.na(x[ , -which(colnames(x)==t)]))==TRUE) {warning("Explanatory variables contain NA values")} +count_na <- sapply(x, function(y) sum(length(which(is.na(y))))/length(y)) +cols_to_remove <- names(count_na[count_na > 0.5]) +if (length(cols_to_remove)==0) {return(x)} +else { +warning(paste("The following columns are removed: ", c(cols_to_remove))) +return(x[,-which(colnames(x)==cols_to_remove)]) +} +} +cleaned_data <- clean(bmarketing, "X") +clean <- function(x, t) { +if (is.data.frame(x)==FALSE) {stop("Parameter x must be a dataframe")} +if (is.na(match(t, names(x)))==TRUE) {stop("Parameter t must be the name (string) of a column in the dataframe")} +if (any(is.na(x[[t]]))==TRUE) {stop(paste("The target variabe", t, "contais NA values"))} +if (any(is.na(x[ , -which(colnames(x)==t)]))==TRUE) {warning("Explanatory variables contain NA values")} +count_na <- sapply(x, function(y) sum(length(which(is.na(y))))/length(y)) +cols_to_remove <- names(count_na[count_na > 0.5]) +if (length(cols_to_remove)==0) {return(x)} +else { +warning(paste("The following columns are removed: ", as.string(cols_to_remove))) +return(x[,-which(colnames(x)==cols_to_remove)]) +} +} +cleaned_data <- clean(bmarketing, "X") +clean <- function(x, t) { +if (is.data.frame(x)==FALSE) {stop("Parameter x must be a dataframe")} +if (is.na(match(t, names(x)))==TRUE) {stop("Parameter t must be the name (string) of a column in the dataframe")} +if (any(is.na(x[[t]]))==TRUE) {stop(paste("The target variabe", t, "contais NA values"))} +if (any(is.na(x[ , -which(colnames(x)==t)]))==TRUE) {warning("Explanatory variables contain NA values")} +count_na <- sapply(x, function(y) sum(length(which(is.na(y))))/length(y)) +cols_to_remove <- names(count_na[count_na > 0.5]) +if (length(cols_to_remove)==0) {return(x)} +else { +warning(paste("The following columns are removed: ", as.character(cols_to_remove))) +return(x[,-which(colnames(x)==cols_to_remove)]) +} +} +cleaned_data <- clean(bmarketing, "X") +clean <- function(x, t) { +if (is.data.frame(x)==FALSE) {stop("Parameter x must be a dataframe")} +if (is.na(match(t, names(x)))==TRUE) {stop("Parameter t must be the name (string) of a column in the dataframe")} +if (any(is.na(x[[t]]))==TRUE) {stop(paste("The target variabe", t, "contais NA values"))} +if (any(is.na(x[ , -which(colnames(x)==t)]))==TRUE) {warning("Explanatory variables contain NA values")} +count_na <- sapply(x, function(y) sum(length(which(is.na(y))))/length(y)) +cols_to_remove <- names(count_na[count_na > 0.5]) +if (length(cols_to_remove)==0) {return(x)} +else { +warning(paste("The following columns are removed: ", paste(cols_to_remove,collapse=", "))) +return(x[,-which(colnames(x)==cols_to_remove)]) +} +} +cleaned_data <- clean(bmarketing, "X") +cleaned_data <- clean(bmarketing, "DEFAULT") diff --git a/.gitignore b/.gitignore index cd67eac..807ea25 100644 --- a/.gitignore +++ b/.gitignore @@ -1 +1,3 @@ .Rproj.user +.Rhistory +.RData diff --git a/inst/.gitignore b/inst/.gitignore new file mode 100644 index 0000000..f6246a9 --- /dev/null +++ b/inst/.gitignore @@ -0,0 +1 @@ +bmarketing2.csv From 9a8f2c0f5b7f8963522bfac8834e49c6e5eab135 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Tibor Szabo Date: Thu, 9 May 2019 10:59:05 +0000 Subject: [PATCH 24/35] calcPerformance now returns a list containing the results --- R/calcPerformance.R | 27 ++++++++++++++++++++------- README.Rmd | 2 +- README.md | 37 ++++++++++++++++++++++++++++++++++--- man/calcPerformance.Rd | 4 ++-- 4 files changed, 57 insertions(+), 13 deletions(-) diff --git a/R/calcPerformance.R b/R/calcPerformance.R index 1c85b29..f3bb1c9 100644 --- a/R/calcPerformance.R +++ b/R/calcPerformance.R @@ -2,9 +2,9 @@ #' #' @param \code{y} Target variable (class or numeric) #' @param \code{y_pred} Target variable (class or numeric) -#' @return Gives back a classification report containing the Confusion Matrix, Sensitivity, Specificity, Precision and Accuracy +#' @return Gives back a classification report containing the Confusion Matrix, Sensitivity, Specificity, Precision and Accuracy, and a list containing the results #' @examples -#' calcPerformance(y = bmarketing$y, y_pred = predictions) +#' results <- calcPerformance(y = bmarketing$y, y_pred = predictions) #' @export #' calcPerformance <- function(y, y_pred) { @@ -22,14 +22,27 @@ calcPerformance <- function(y, y_pred) { } cm <- table(y, y_pred) + + res <- data.frame(test = c("TPR", + "TNR", + "Precision", + "Accuracy"), + + value = c( round( 100 * cm[2,2] / ( cm[2,2] + cm[2,1]), 3 ), + round( 100 * cm[1,1] / ( cm[1,1] + cm[1,2]), 3 ), + round( 100 * cm[2,2] / ( cm[2,2] + cm[1,2]), 3 ), + round( 100 * mean(y == y_pred) , 3 )) + ) + print( "Confusion matrix") print( cm ) + print("") + print( paste( "True Positive Rate (Sensitivity):", res[1, 2], "%" ) ) + print( paste( "True Negative Rate (Specificity):", res[2, 2], "%" ) ) + print( paste( "Precision:" , res[3, 2], "%" ) ) + print( paste( "Accuracy:" , res[4, 2], "%" ) ) - print( paste( "True Positive Rate (Sensitivity):", round( 100 * cm[2,2] / ( cm[2,2] + cm[2,1]), 3 ), "%" ) ) - print( paste( "True Negative Rate (Specificity):", round( 100 * cm[1,1] / ( cm[1,1] + cm[1,2]), 3 ), "%" ) ) - print( paste( "Precision:" , round( 100 * cm[2,2] / ( cm[2,2] + cm[1,2]), 3 ), "%" ) ) - print( paste( "Accuracy:" , round( 100 * mean(y == y_pred) , 3 ), "%" ) ) - + return(list(cm, res)) } diff --git a/README.Rmd b/README.Rmd index 4bd10e2..732cc63 100644 --- a/README.Rmd +++ b/README.Rmd @@ -64,6 +64,6 @@ predictions <- predict(dt_model, bmarketing, type = "class") 5) Finally, you can create a report for model performance: ```{r} -calcPerformance(y = bmarketing$y, y_pred = predictions) +results <- calcPerformance(y = bmarketing$y, y_pred = predictions) ``` diff --git a/README.md b/README.md index 497a86b..6e9d39c 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -17,8 +17,39 @@ You can install the released version of bmarketing from ``` r devtools::install_github("BalintKomjati/bmarketing") -#> Skipping install of 'bmarketing' from a github remote, the SHA1 (1778be4c) has not changed since last install. -#> Use `force = TRUE` to force installation +#> Downloading GitHub repo BalintKomjati/bmarketing@master +#> nortest (NA -> 1.0-4) [CRAN] +#> Skipping 1 packages ahead of CRAN: fs +#> Installing 1 packages: nortest +#> Installing package into '/usr/local/lib/R/site-library' +#> (as 'lib' is unspecified) +#> + checking for file ‘/tmp/RtmpxdcFY1/remotes828589d4dc5/BalintKomjati-bmarketing-36880bf/DESCRIPTION’ ... + +✔ checking for file ‘/tmp/RtmpxdcFY1/remotes828589d4dc5/BalintKomjati-bmarketing-36880bf/DESCRIPTION’ +#> + +─ preparing ‘bmarketing’: +#> + + checking DESCRIPTION meta-information ... + +✔ checking DESCRIPTION meta-information +#> + +─ checking for LF line-endings in source and make files and shell scripts +#> + +─ checking for empty or unneeded directories +#> + +─ building ‘bmarketing_0.0.0.9000.tar.gz’ +#> + + +#> +#> Installing package into '/usr/local/lib/R/site-library' +#> (as 'lib' is unspecified) library(bmarketing) ``` @@ -71,7 +102,7 @@ predictions <- predict(dt_model, bmarketing, type = "class") ``` r -calcPerformance(y = bmarketing$y, y_pred = predictions) +results <- calcPerformance(y = bmarketing$y, y_pred = predictions) #> [1] "Confusion matrix" #> y_pred #> y no yes diff --git a/man/calcPerformance.Rd b/man/calcPerformance.Rd index f37b317..c971702 100644 --- a/man/calcPerformance.Rd +++ b/man/calcPerformance.Rd @@ -12,11 +12,11 @@ calcPerformance(y, y_pred) \item{\code{y_pred}}{Target variable (class or numeric)} } \value{ -Gives back a classification report containing the Confusion Matrix, Sensitivity, Specificity, Precision and Accuracy +Gives back a classification report containing the Confusion Matrix, Sensitivity, Specificity, Precision and Accuracy, and a list containing the results } \description{ Reports model's classification accuracy measures } \examples{ -calcPerformance(y = bmarketing$y, y_pred = predictions) +results <- calcPerformance(y = bmarketing$y, y_pred = predictions) } From 28e98384f836775c8a7503dd99f4642c3b7b3323 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Tibor Szabo Date: Thu, 9 May 2019 12:04:35 +0000 Subject: [PATCH 25/35] Readme.Rdm is updated --- README.Rmd | 2 +- README.md | 43 +++++-------------------------------------- 2 files changed, 6 insertions(+), 39 deletions(-) diff --git a/README.Rmd b/README.Rmd index 732cc63..1359d25 100644 --- a/README.Rmd +++ b/README.Rmd @@ -26,7 +26,7 @@ The goal of bmarketing is to provide functions useful for data cleansing, modell You can install the released version of bmarketing from [Github](https://github.com/BalintKomjati/bmarketing) with: -```{r} +```{r echo=FALSE} devtools::install_github("BalintKomjati/bmarketing") library(bmarketing) ``` diff --git a/README.md b/README.md index 6e9d39c..fe55e7f 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -13,45 +13,11 @@ cleansing, modelling and reporting tasks. ## Installation You can install the released version of bmarketing from -[Github](https://github.com/BalintKomjati/bmarketing) with: +[Github](https://github.com/BalintKomjati/bmarketing) + with: -``` r -devtools::install_github("BalintKomjati/bmarketing") -#> Downloading GitHub repo BalintKomjati/bmarketing@master -#> nortest (NA -> 1.0-4) [CRAN] -#> Skipping 1 packages ahead of CRAN: fs -#> Installing 1 packages: nortest -#> Installing package into '/usr/local/lib/R/site-library' -#> (as 'lib' is unspecified) -#> - checking for file ‘/tmp/RtmpxdcFY1/remotes828589d4dc5/BalintKomjati-bmarketing-36880bf/DESCRIPTION’ ... - -✔ checking for file ‘/tmp/RtmpxdcFY1/remotes828589d4dc5/BalintKomjati-bmarketing-36880bf/DESCRIPTION’ -#> - -─ preparing ‘bmarketing’: -#> - - checking DESCRIPTION meta-information ... - -✔ checking DESCRIPTION meta-information -#> - -─ checking for LF line-endings in source and make files and shell scripts -#> - -─ checking for empty or unneeded directories -#> - -─ building ‘bmarketing_0.0.0.9000.tar.gz’ -#> - - -#> -#> Installing package into '/usr/local/lib/R/site-library' -#> (as 'lib' is unspecified) -library(bmarketing) -``` + #> Skipping install of 'bmarketing' from a github remote, the SHA1 (9a8f2c0f) has not changed since last install. + #> Use `force = TRUE` to force installation ## Example @@ -108,6 +74,7 @@ results <- calcPerformance(y = bmarketing$y, y_pred = predictions) #> y no yes #> no 3583 85 #> yes 215 236 +#> [1] "" #> [1] "True Positive Rate (Sensitivity): 52.328 %" #> [1] "True Negative Rate (Specificity): 97.683 %" #> [1] "Precision: 73.52 %" From 73a7641ed36e4a2106b6e6da13b8bf25917728df Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Tibor Szabo Date: Thu, 9 May 2019 12:34:14 +0000 Subject: [PATCH 26/35] calcPerformnce's example is corrected, fitModel.R added --- NAMESPACE | 1 + R/calcPerformance.R | 4 +++- man/calcPerformance.Rd | 4 +++- 3 files changed, 7 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/NAMESPACE b/NAMESPACE index 5a4a40a..2aa06ec 100644 --- a/NAMESPACE +++ b/NAMESPACE @@ -2,4 +2,5 @@ export(calcPerformance) export(clean) +export(fitModel) export(transform) diff --git a/R/calcPerformance.R b/R/calcPerformance.R index f3bb1c9..b0ac0bf 100644 --- a/R/calcPerformance.R +++ b/R/calcPerformance.R @@ -4,7 +4,9 @@ #' @param \code{y_pred} Target variable (class or numeric) #' @return Gives back a classification report containing the Confusion Matrix, Sensitivity, Specificity, Precision and Accuracy, and a list containing the results #' @examples -#' results <- calcPerformance(y = bmarketing$y, y_pred = predictions) +#' y_example = c(0,1,1,0) +#' y_pred_example = c(1,1,1,0) +#' results <- calcPerformance(y = y_example, y_pred = y_pred_example) #' @export #' calcPerformance <- function(y, y_pred) { diff --git a/man/calcPerformance.Rd b/man/calcPerformance.Rd index c971702..2263a67 100644 --- a/man/calcPerformance.Rd +++ b/man/calcPerformance.Rd @@ -18,5 +18,7 @@ Gives back a classification report containing the Confusion Matrix, Sensitivity, Reports model's classification accuracy measures } \examples{ -results <- calcPerformance(y = bmarketing$y, y_pred = predictions) +y_example = c(0,1,1,0) +y_pred_example = c(1,1,1,0) +results <- calcPerformance(y = y_example, y_pred = y_pred_example) } From b1a80ee1f8d6db14befbf2509e061abd61182ae5 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Tibor Szabo Date: Thu, 9 May 2019 12:35:56 +0000 Subject: [PATCH 27/35] fitModel.R added --- R/fitModel.R | 35 +++++++++++++++++++++++++++++++++++ man/fitModel.Rd | 28 ++++++++++++++++++++++++++++ 2 files changed, 63 insertions(+) create mode 100644 R/fitModel.R create mode 100644 man/fitModel.Rd diff --git a/R/fitModel.R b/R/fitModel.R new file mode 100644 index 0000000..21638b5 --- /dev/null +++ b/R/fitModel.R @@ -0,0 +1,35 @@ +#' Reports model's classification accuracy measures +#' +#' @param \code{data} data.frame used for model fitting +#' @param \code{y} name of the target variable (quoted character) +#' @param \code{modelType} string, name of the requested model type: either 'Logistic' or 'DecisionTree' +#' @param \code{explVars} either NULL or character vector containing list of explanatory variables +#' @return Return the objectum of the model +#' @examples +#' df <- data.frame(y = c(0,1,1,0), a = c('a', 'b', 'c', 'a'), b = c(12,121,11,12)) +#' varList <- c('a','b') +#' results <- fitModel(data = df, y = 'y', modelType = 'Logistic', explVars = varList) +#' @export +#' + +fitModel <- function(data, y, modelType, explVars = NULL) { + + if( !(modelType %in% c("Logistic", "DecisionTree")) ){ + stop("Unknown model type") + } + + # Concatenates the model formula + if( is.null(explVars) ){ + modelFormula <- paste(y, "~ .") + } else { + modelFormula <- paste(y, "~", paste(explVars, collapse = "+")) + } + + # Which model is requested? + if( modelType == "DecisionTree" ){ + fit <- rpart(as.formula(modelFormula), data = data) + } else { + fit <- glm(as.formula(modelFormula), data = data, family = "binomial") + } +} + diff --git a/man/fitModel.Rd b/man/fitModel.Rd new file mode 100644 index 0000000..1540d36 --- /dev/null +++ b/man/fitModel.Rd @@ -0,0 +1,28 @@ +% Generated by roxygen2: do not edit by hand +% Please edit documentation in R/fitModel.R +\name{fitModel} +\alias{fitModel} +\title{Reports model's classification accuracy measures} +\usage{ +fitModel(data, y, modelType, explVars = NULL) +} +\arguments{ +\item{\code{data}}{data.frame used for model fitting} + +\item{\code{y}}{name of the target variable (quoted character)} + +\item{\code{modelType}}{string, name of the requested model type: either 'Logistic' or 'DecisionTree'} + +\item{\code{explVars}}{either NULL or character vector containing list of explanatory variables} +} +\value{ +Return the objectum of the model +} +\description{ +Reports model's classification accuracy measures +} +\examples{ +df <- data.frame(y = c(0,1,1,0), a = c('a', 'b', 'c', 'a'), b = c(12,121,11,12)) +varList <- c('a','b') +results <- fitModel(data = df, y = 'y', modelType = 'Logistic', explVars = varList) +} From da2628791b9a4b00c283160996df4603614e45b6 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Tibor Szabo Date: Thu, 9 May 2019 12:41:17 +0000 Subject: [PATCH 28/35] Documentations of calcPerformance.R and fitModel.R are corrected --- R/calcPerformance.R | 4 ++-- R/fitModel.R | 8 ++++---- man/calcPerformance.Rd | 4 ++-- man/fitModel.Rd | 8 ++++---- 4 files changed, 12 insertions(+), 12 deletions(-) diff --git a/R/calcPerformance.R b/R/calcPerformance.R index b0ac0bf..734ba3d 100644 --- a/R/calcPerformance.R +++ b/R/calcPerformance.R @@ -1,7 +1,7 @@ #' Reports model's classification accuracy measures #' -#' @param \code{y} Target variable (class or numeric) -#' @param \code{y_pred} Target variable (class or numeric) +#' @param y Target variable (class or numeric) +#' @param y_pred Target variable (class or numeric) #' @return Gives back a classification report containing the Confusion Matrix, Sensitivity, Specificity, Precision and Accuracy, and a list containing the results #' @examples #' y_example = c(0,1,1,0) diff --git a/R/fitModel.R b/R/fitModel.R index 21638b5..a493bfc 100644 --- a/R/fitModel.R +++ b/R/fitModel.R @@ -1,9 +1,9 @@ #' Reports model's classification accuracy measures #' -#' @param \code{data} data.frame used for model fitting -#' @param \code{y} name of the target variable (quoted character) -#' @param \code{modelType} string, name of the requested model type: either 'Logistic' or 'DecisionTree' -#' @param \code{explVars} either NULL or character vector containing list of explanatory variables +#' @param data data.frame used for model fitting +#' @param y name of the target variable (quoted character) +#' @param modelType string, name of the requested model type: either 'Logistic' or 'DecisionTree' +#' @param explVars either NULL or character vector containing list of explanatory variables #' @return Return the objectum of the model #' @examples #' df <- data.frame(y = c(0,1,1,0), a = c('a', 'b', 'c', 'a'), b = c(12,121,11,12)) diff --git a/man/calcPerformance.Rd b/man/calcPerformance.Rd index 2263a67..2b948b3 100644 --- a/man/calcPerformance.Rd +++ b/man/calcPerformance.Rd @@ -7,9 +7,9 @@ calcPerformance(y, y_pred) } \arguments{ -\item{\code{y}}{Target variable (class or numeric)} +\item{y}{Target variable (class or numeric)} -\item{\code{y_pred}}{Target variable (class or numeric)} +\item{y_pred}{Target variable (class or numeric)} } \value{ Gives back a classification report containing the Confusion Matrix, Sensitivity, Specificity, Precision and Accuracy, and a list containing the results diff --git a/man/fitModel.Rd b/man/fitModel.Rd index 1540d36..7d421eb 100644 --- a/man/fitModel.Rd +++ b/man/fitModel.Rd @@ -7,13 +7,13 @@ fitModel(data, y, modelType, explVars = NULL) } \arguments{ -\item{\code{data}}{data.frame used for model fitting} +\item{data}{data.frame used for model fitting} -\item{\code{y}}{name of the target variable (quoted character)} +\item{y}{name of the target variable (quoted character)} -\item{\code{modelType}}{string, name of the requested model type: either 'Logistic' or 'DecisionTree'} +\item{modelType}{string, name of the requested model type: either 'Logistic' or 'DecisionTree'} -\item{\code{explVars}}{either NULL or character vector containing list of explanatory variables} +\item{explVars}{either NULL or character vector containing list of explanatory variables} } \value{ Return the objectum of the model From 28c8b250e17a178033a4d39efb90181aab2ce303 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Tibor Szabo Date: Thu, 9 May 2019 12:49:32 +0000 Subject: [PATCH 29/35] Readme.rd is updated --- README.Rmd | 2 +- README.md | 11 ++++++++--- man/transform.Rd | 2 +- 3 files changed, 10 insertions(+), 5 deletions(-) diff --git a/README.Rmd b/README.Rmd index 1359d25..348fe13 100644 --- a/README.Rmd +++ b/README.Rmd @@ -56,7 +56,7 @@ bmarketing <- clean(x = bmarketing, t = "y") 4) Fit a Decision Tree, plot the results, give predictions: ```{r} -dt_model<- rpart(y ~ ., data = bmarketing) +dt_model <- fitModel(data = bmarketing, y = 'y', modelType = 'DecisionTree') rpart.plot(dt_model) predictions <- predict(dt_model, bmarketing, type = "class") diff --git a/README.md b/README.md index fe55e7f..6421016 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -16,7 +16,7 @@ You can install the released version of bmarketing from [Github](https://github.com/BalintKomjati/bmarketing) with: - #> Skipping install of 'bmarketing' from a github remote, the SHA1 (9a8f2c0f) has not changed since last install. + #> Skipping install of 'bmarketing' from a github remote, the SHA1 (b1a80ee1) has not changed since last install. #> Use `force = TRUE` to force installation ## Example @@ -47,13 +47,18 @@ bmarketing <- read.csv2("inst/bmarketing.csv",dec = ".") bmarketing <- clean(x = bmarketing, t = "y") ``` -4) Fit a Decision Tree, plot the results, give predictions: +4) Fit a Decision Tree, plot the results, give +predictions: ``` r -dt_model<- rpart(y ~ ., data = bmarketing) +dt_model <- fitModel(data = bmarketing, y = 'y', modelType = 'DecisionTree') rpart.plot(dt_model) +#> Warning: Cannot retrieve the data used to build the model (so cannot determine roundint and is.binary for the variables). +#> To silence this warning: +#> Call rpart.plot with roundint=FALSE, +#> or rebuild the rpart model with model=TRUE. ``` diff --git a/man/transform.Rd b/man/transform.Rd index d804f85..88008b1 100644 --- a/man/transform.Rd +++ b/man/transform.Rd @@ -11,6 +11,6 @@ transform(input) } \description{ If data is numeric and negative \cr -AND if data appears as non-normal with the shapiro test\cr +AND if data appears as non-normal \cr the function performs a log transformation\cr } From 373eade5c4d97e84d57a9d64df3cf5d4a8a3ec98 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Zoltan Szebenyi Date: Thu, 9 May 2019 12:50:51 +0000 Subject: [PATCH 30/35] add bmarketing and bmarketing2 datasets --- data/bmarketing.RData | Bin 0 -> 430417 bytes data/bmarketing2.RData | Bin 0 -> 4192594 bytes 2 files changed, 0 insertions(+), 0 deletions(-) create mode 100644 data/bmarketing.RData create mode 100644 data/bmarketing2.RData diff --git a/data/bmarketing.RData b/data/bmarketing.RData new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..2628f2f05aee6d2adb5321bae887b49a38d12572 GIT binary patch literal 430417 zcmcfJ`_r{+R@L{0=GaOVQK3OivO4DzTiAJUw!3EU;5IQzx3rFyZ-+_ zdZl0b(SPy({QY0}yI=a!kNoge{Lq(v*(Y0Gxx7u$86l+y^a}= z>+l!N;4i;!{qOzse(pp5%U8tVW!JA?$A16qb^i8s%=w?LW5)k}9o)xt^!eD$PWI)| zY4^v4{hjN0r(e0wFI`8EFAsOMvpabUJ^Ok~cmAKRV@JOK=XLBv2NRpaqj$6mU-Rro z>+bfohr`RA_?RVk4|lh3@92B|qVL$v8=L1nXv~87zO;6=o44WPZQ`42hkkQ- zdVG2>9GF>;>-@}h%*OS8-pQSMW4*p5&f_}t?(Q9ZV|`k4fA%_$>%e_8JDcTudXL|| zj=Rx3uEXnV*U|62&4%-IN4wLu6Rdae+vDe6a_{8L{4U%@&-;J>C=dI5pm3aT<5p0WA;D1&f_}Xg&&UJ!Pl?D7w(R|zkYk;^T2&v$GvFv zMLL-G^|pWII&ihWS$Z?@+^ye-{mt=?^p0Vn1A3 z@6i5#_sYFvzd`5z+uGZ=^KSoWY8rFh#asBU_Tz1S zzkgnPH=gciu6^Wo)UKVWw14t}fn^zJA69`52E4vwCAA}!p$kL&dN z^Lun3e(rCMH?liEU*ATp2g7w>=J4Y0Z_B;hp}Wz0ABTpAclgKGF`FL8`|hBuQ9dNyK zyV2mni{8bZ+=b5WX7#)0X2UVy(bLcJ>3yzPdj-Jy8ib*cfhr~g+&sRW-?(x+-m1>xqrV0_lBwYwww8CKJMrp-P1mN@c7#c z-W&S1FdBV#|E=rz24>;$vV;5g9(wk4KX>!q=D3r$Y91e$--El^$L|1!uWx5}a$x50 zdtAq^I6OtQt1&Ft%L?uhrx*Li%%)!x89?t=5UPVcDSZw2-*uG4SCEIC|sFJ5-{ zT_4w>7k}kC`FkTfeeF7S)#K%DaOC!J_kL@*PCj({e0m?>_}8!FuHN5o>Tw-!VK0AQ z-n2RR`+ewmy2s->xOQ>O@eVxg;5*SjuEWDTyW0_tOQ-(ob?NFx7Xje zj=ncl|Eufxoy*PkJK*2%OHS_%c;U$(*RiKNz`X(7_x1a+pMKw2A7)SUdkgV#oo4dW zx0BzUJHdYEIzM|I^Z)6G*zc65x3C94xZj7jvAdn@=KQtm@bnJ)KX)BC3|Dk_K5)M! ze(vJC>Cu_V!#*(I%ig|`-Fe~J9rn169dY={&EQGvuD|mk=H+{MvtPcBcjQIqKK3$K zw1@kei|1Q=&&PH6)A!x{{vIEWz0BzEz&EnDf5ZH{$mek#cZHj6jy=A1oyT=>x)=RF zxQ>1JdOvwucZaF%=WdR@eHZu9S9=@#b!S>SyT&uuyV>DauH#+og(rF&evj+)4fJ^N zeSA24c-r6Fw|~Dcz2?)|&+o>Y+F$(b>)82m9ls&CXeT?HVJBYh?mNk0W_mAov9sSX zjd!;{j`_u3y>dJ=@NgWvc?-MQ(M)&X4|ClAcdp}(kL%b4=Fr=rZ)QgCr0;$FE=05S zct5W553gh1Z(PSt`y02LUcXy99MQgCy^c3@Z#s9C|IBsh+{N!$uBYbpxK7^)uEv46 zD~{ui?({3ySs%H%IKGGP=br!cI{3aHFT3L6;D7Bpb~n?3_g3_D_Sf@`{hO-qt<-V5 z53k3EL)W)}duzXg_LsxGsa<&4-}msA_IzB&&i44d>-5{#=Wl=aqV>0KhC4XEzi-_4 zRhxw;^5=^y`WF1v-VaCYZhC&(?ro<1cUL>$(DB2?u_KK)l#6EJ$?fbN+((4*_wSQk zz1J^a2hUsB#~d@f*I&6#UV7e~hra!B{D%1X-8`{E+c5lA}GvGMhNe|A;H?+4m;idn$j{es_}%&{9DzWuzn`FM}(=!s_Y63w(Htvzx1 z!+5xlS@!QYj^};+F6{4(yvbLuV`n{_-sWF^z;GYe5r6YT&f6XATUI4w2$kUL+2a2 zFP-@~dN6wP9@l9mKfeWYd8*BOT*uqBe>>oq0k^Li{myC4z_ow5`+7&Xcf@;K$G-OD z`M3^_nf{hw_A)Dc!)ZuT_a zcf~Oq=I`H~U_ALeuG2Tb_kP~oZGZe5$J^1ngYVyN zFgo{d7qz>IW|?i4-FSLKZ*DgjoxbQ!x z*hAc60~d#C;#v!T-0a<>}p594}W9!wx9dTY24Yj;Y;5v`?cH8Ub**D>)Y2pejktP*wxPVFza!h zuU!XUF7oSl1T!Dbw|}Sp-j&;#k2n3z>%{XeyxrG3(7K0j>2E>(bJwvO43DO7>mBUu z+u98d^TuY_fxr2V++BI%+ua==*Wsh@ciH#$Mt$qLMZb&o^v&JD&Uv^WPc!Y= zx3$0A@!P?7FC6!`U;l1+J3V`vtMA@&@1pMQ_~H3Gw`2S(3{tHGLN6VY2C^9G}9Z)`SjiL z@=iGYuH4n$yv*mz3y-hpe)!%|wDZqj#~tzM_~66r__&UlX}upW-gth~zj_^S(B2|1 z``|u4VXe!j22$H#SgV?6K0-`#u*yV_kXx_5oG z9nH7T&s@hhu#@OL?1=Bc&2T5V@Ba93V0Lm3`#avCZy@L8-;3VQ-tLKGFYk$?b`QT1 zbKriP_}-7VS&!@3-yZJpv)A!v^1g%m*REr4IX$go5Az<^u?H{vnJKpijrTUYXs^e0 z{EodVoS!}H<}T*hnV%Uye;xPW+iwq7&4)j}{mg{nyNhq}_;7fo$EP>f9N)xj6-aGJnTt`pbcf$3KerIOciS8d==Qpq89qb~~+uM7|zJCeIM81+q;PL?%D6bH@C0dc=3LGh`o7# zm-Kxz9Ph%*+{bn3#cKEOH%VtUFL&e3&u`GZ^zGhv`lnaUzrRDA{AsIilYP`MyuH!A;*&XS4!}c5K*_-$8eTaD8 zh8EXvd*998-sbe~X80}f~g4?TC)^EUY1k*9fTeaEcF zb=;YU_wsj%=ezi=_g;Q`IJmtXu75XtV|@EB2DgK|+0EaQo$coD#GJo=9e*phkL&0= zaQpGMgWt7x@P?xA?M)unQTLr-d>< zSMR|G&#vC(aUC4B-0>b?`*8C9`&Uhi>rK6zdzxV%_cw!fzlA;Q*TJJP&%43BwflN6 z-x%g@_VKN0aQ(h`*%$9|9ecs;Xg|5x`*+6MPPmWj@LFHH*uhM9;pKPgE|2T@9`tl} zw}V{dBe#?IxQ_YW(QnglN3H+s*ZGy}@P+q1>2SRJ-oY%mecbDD9lO%w`8G7Zg}d3= z96h!7`}&6(&acSR8+x0^b-b~CaQyDvjURvCLv8oI7k_$qoW7agp}WH!-_`HHzWuJ< zqg}j}zfByzJp0|k?CKl9x+9z(SKoV@Yu@8S#Bm>5JJ`Lqgq!Q_-AgSOAJ?&`x9h%s z7wz9~#BBHY>UAF1G0%76>(Dwp{l47I_oVl2XuX;DHm~20d%0)(tMR;%Z*Q*eWuM1~ z!%y!1eD&Pbd_MHFzF8c*;+ab$+S_~S`5oEU{`PA&eTT-b=I=M`-vGP+=5_4A!|v|? zxDG$RllBySLmK|xi^k4QkJ={FP4z1_oHZwq&P 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