1 분석 산출물 내보내기

R콘솔 혹은 RStudio에서 데이터 분석, 모형개발, 시각화, 기계학습을 마치게 되면 산출물이 생성되게 된다. 다양한 산출물이 생성되지만, 크게 텍스트와 그래프로 나누어서 로컬 컴퓨터에 저장하는 경우를 생각해 본다.

2 작업 흐름도

\(y=x^2\) 수식에 따라 생성되는 데이터프레임을 생성한다. 데이터를 모의시험으로 생성된 것으로 전처리 과정은 생략한다. lm() 함수를 통해 선형모형을 적합시킨다. 선형회귀모형 산출결과물을 모형요약결과를 텍스트로, 회귀분석 시각화 산출물을 .pdf 파일로 저장하여 다음 작업단계에서 재사용한다.

3 출력산출물 생성 핵심함수

기본 util 팩키지에 포함된 capture.output 함수를 통해 선형회귀모형 산출결과를 텍스토 파일로 저장한다. ggplot2 팩키지에 포함된 ggsave 함수를 통해 회귀분석 모형을 시각화해서 내보낸다.

4 출력산출물 생성 R코드

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## 01. 데이터 생성
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x <- seq(1, 100,1)
y <- x**2 + jitter(x, 1000)

df <- data.frame(x,y)

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## 02. 데이터 정제
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## 전처리 작업 생략

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## 03. 모형 적합
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# 3.1. 선형회귀 모형화
lm_m <- lm(y ~ x, data=df)
lm_m_summary <- summary(lm_m)
lm_m_f <- ggplot2::fortify(lm_m)

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# 3.2. 선형회귀 시각화
library(tidyverse)
library(grid)
library(gridExtra)

# 적합모형 시각화
lm_mod_p <- ggplot(df, aes(x, y)) + 
  geom_point() + 
  geom_abline(intercept=-1700, slope=102)

# 잔차 시각화
res_mod_p <- ggplot(lm_m_f, aes(x, .resid)) + 
  geom_point() + 
  geom_abline(intercept=0, slope=0)

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## 04. 분석결과 저장
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## 4.1. 텍스트 저장
result <- capture.output(lm_m_summary)
cat("회귀분석 결과", result, file="./data/01-reg-summary.txt", sep="\n", append=TRUE, encoding="UTF-8")

## 4.2. 회귀분석 시각화 저장
lm_viz <- grid.arrange(lm_mod_p, res_mod_p, ncol = 2)

ggsave(lm_viz, file="data/01-reg-viz.pdf")

5 출력산출물 생성결과

R콘솔 혹은 RStudio에서 01-capture-output.R 스크립트를 실행하면 다음과 같이 선형회귀 분석결과가 텍스트 파일과 pdf 파일로 깔끔하게 떨어져서 저장된다.