Rコードのパフォーマンス最適化のために、Lotasは3層のソリューションを提供します：
階層的最適化プログラム
- 基本的な最適化コードセグメントを選択し、"Optimise Code "ボタンをクリックします。
forループはapplyシリーズ機能 - 中間最適化大規模なデータセットの場合、システムは以下を推奨します。
data.table代わりにdata.frame文法構造を自動的に変換する - 高度な最適化機械学習コードに並列計算ソリューションを提供する。
foreach+doParallel) 推奨構成
具体的な作業工程
- RStudioで最適化するコードブロックを選択します。
- 右クリックして "Lotas Code Optimise "を選択する。
- パフォーマンス予測パネルに表示される推定実行時間の比較を見る
- アプリケーションの最適化 "または "比較テスト "を選択し、実環境での検証を行う。
典型例
10万行以上のデータ処理：
- オリジナルコード： use
rbind行ごとにマージする - 最適化：自動的に
dplyr::bind_rows+ 前処理されたメモリ割り当て - 最大5～8倍のパフォーマンス向上を実現
RStudioのプロファイラツールで最適化結果を検証し、「Learn from my changes」機能を定期的に使用してAIの最適化戦略を強化することをお勧めします。
この答えは記事から得たものである。Rao（Lotas）：RStudioワークフローを加速するAIコードエディタについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 既存のRコードのパフォーマンス・ボトルネックを最適化するには？
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