julia Studio

julia Studioでは既にjuliaを抱えている
せっかく昨日インストールしたので、MacのHomebrewでインストールしたjuliaを見に行くように設定
Tool > external tool > juliaで指定
pathは下記な感じ

f:id:sleeping_micchi:20140122012903p:plain

juliaの実行方法

hoge.jlファイルがjudiaスクリプト
- コンソールで対話実行
- 右上の三角緑で実行
- include("/Users/judia/hello.jl")

おなじみのHello world

println("Hello, World!")

線形回帰をやってみる

元データ

http://forio.com/downloads/tutorials/gasoline.csv
ガソリンの成分分析
- 成分１・成分２・成分３の構成比と炭素含有量のテーブル
- よくわからないが、炭素含有量　= 成分１×a + 成分２×b + 成分３×c + dの回帰式を求める

コード

data = readcsv("gasoline.csv")
x = data[:, 2:4]
y = data[:, 6]
coefs = linreg(x, y)

linregは、標準ライブラリに入っている最小２乗法で求める回帰関数
- http://docs.julialang.org/en/release-0.2/stdlib/linalg/?highlight=linreg#Base.linreg

結果の見方

Array{Float64,1}: 102.44 -0.0952646 -0.148308 -0.0831406 が返ってくる
回帰式は下記のようになるらしい
- 炭素含有量　= 成分１× -0.0952646 + 成分2 × -0.148308 + 成分3 × -0.0831406 + 102.44
あれ？統計検定は・・・！？

f:id:sleeping_micchi:20140122013039p:plain

Rとの比較

Rで書くとこんな感じ

  calc <- function() {
    startTime<-proc.time()
    d <- read.csv("gasoline.csv",header=F)
    d <- data.frame(d)
    result <- lm(d$V6~d$V2+d$V3+d$V4)
    summary(result)
    return (proc.time()-startTime)
  }   
  calc()

回帰式の比較

Rでの実行結果

  > lm(d$V6~d$V2+d$V3+d$V4)

  Call:
  lm(formula = d$V6 ~ d$V2 + d$V3 + d$V4)

  Coefficients:
  (Intercept)         d$V2         d$V3         d$V4  
    102.44000     -0.09526     -0.14831     -0.08314

ほぼ一緒ですね。

  > summary(result)

  Call:
  lm(formula = d$V6 ~ d$V2 + d$V3 + d$V4)

  Residuals:
       Min       1Q   Median       3Q      Max 
  -1.15934 -0.28095 -0.00044  0.36190  1.38077 

  Coefficients:
                Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
  (Intercept) 102.440003   0.682827 150.023  < 2e-16 ***
  d$V2         -0.095265   0.006304 -15.113  < 2e-16 ***
  d$V3         -0.148308   0.038597  -3.843 0.000247 ***
  d$V4         -0.083141   0.012339  -6.738 2.47e-09 ***
  ---
  Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

  Residual standard error: 0.5331 on 78 degrees of freedom
  Multiple R-squared:  0.8606,    Adjusted R-squared:  0.8552 
  F-statistic: 160.5 on 3 and 78 DF,  p-value: < 2.2e-16

Rだと、p値とか自由度とかも算出してくれる

実行時間の比較

さて、ここですね。ここ。ということで、超短いサンプルコードだけどどうかなーってはかってみました。

  > calc()
     ユーザ   システム       経過  
   0.004      0.000      0.004

julia(IDEから実行１回目)

  julia> LinearRegression
  1.5374410152435303

ん？？

julia(IDEから実行２回目)

  julia> LinearRegression
  0.0019729137420654297

ほう

f:id:sleeping_micchi:20140122013236p:plain

julia(コンソールから実行）

  michi$ julia LinearRegression.jl
  2.358590841293335

あれ？？

結果
- juliaの２回目＞ R ＞ julia(IDEから実行１回目) > julia(コンソールから実行）となりました
- ~~2回目の方が本当の実力なら確かに早いな~~
- １回目が遅いのは、コンパイル時間のせいっぽい

本当に短いサンプルを書いた個人的感想（確かめないといけない部分含む）

juliaの統計解析パッケージでp値などが算出されないのか？
- もし算出されないとなると統計解析はRの方がよいと思う
  - その辺の値は、自分で算出しろよって話もある・・・
  - でないはずはないと思うんだけどな。
- 結果の出力もラベルなしの配列で返ってくる
  - アドホックな分析で使う場合、ラベルがついていないとつらい。
個人的にRに慣れすぎてしまっているから、julia使いにくいなーって思う・・・
IDE
- RStadioの完成度がかなり成熟してきている感があり、juliaStudioの方はまだきついなって感じ
- Ijuliaの方は試していないが、RStadioの方が簡単に扱えると思っている
ライブラリ
- Rのほうが長いってのもあって、ライブラリは充実している。関数にぶち込むだけなら大抵の分析は知識なくてもできてしままう
- juliaはRのパッケージにくらべると充実度は低いけど、AWSとかDokerとかあって、エンジニア臭がRよりも高いって第一印象
  - juliaにもMCMCとか、GLMとかのパッケージはあるっぽいから基本的な統計処理を行う分には問題ないと思う
早いっていうけど、早さを実感できなかった
- まだちゃんとドキュメントを読んでない（すいません）なので、どこが早いとか初回起動が遅いとか、得意な処理・苦手な処理とか、もろもろのことを押さえていないが・・・
学習コスト、ライブラリ、環境などなどを考えた場合、Rの方がまだしばらく存在感を発揮しそうな感じ
- ドキュメント・パッケージ・認知度とかがあがって技術が枯れてきたらRの置き換えが一気に進みそうな気もする
  - Rと似た感じのコードの書き方なので、乗り換えは容易か？
- そもそもRを使うような環境でパフォーマンスを真剣に求めないってのもあり
juliaを触るなら、Python触りたいのでjuliaはしばらく様子見かなー？

どらちゃんのポッケ

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juliaで線形回帰を試してみて、Rと比較を個人的にしてみる