Максим Припадчев

В принципе если ты установил dplyr. (install.packages("dplyr")). Затем загрузилlibrary(dplyr). То все должно работать, только что проверил у меня все работает. Если нет то проверяй установку R, может что то устаревшее, конфликты, с R иногда бывают проблемы.

Ну смотри, vip - Variable Importance Plot. Это думаю ты и сама знаешь.

1. Как измеряются - здесь все зависит от моделей и от задач которые они выполняют (задача регрессии или классификации). Много различных способов измерения важности предикторов (признаков) . По этому поговорим интуитивно, а не о деталях. Зачем это нужно в рамках анализа? В рамках нашей модели, какие предикторы (признаки) наиболее важные, на этот вопрос мы хотим ответить, например, мы можем выкинуть предикторы (признаки) со слабым влияниям (это может серьезно улучшить стабильность нашей модели, то как модель будет работать в продакшене потому что чем больше предикторов (признаков) тем больше ИСТОЧНИКОВ потенциальной ошибки, и если предиктор (признак не имеет практически никакого влияния для нас) то лучше от него избавится).

2. В чем измеряется - и тут все зависит от модели и от метрики (на которой точность этой модели измерялась). Тут единица измерения ВАЖНОСТЬ. Для множественной линейной регрессии это это одна единица для деревьев другая. По этому у тебя на оси x VIP scores (Просто оценка важности). Что бы иметь более детальную интерпретацию, это надо брать модель, брать метод оценки MSE, RMSE, r_squared и т.д. и отдельно работать, в рамках данной функции это просто оценка важности.

1. По поводу скорости, даже на дефолтных параметрах функции выглядит подозрительно. 10 минут подозрительно. Что влияет на скорость, параметр maxlag, это параметр на сколько максимально наблюдений назад смотрит алгоритм при проведении теста. по умолчанию он равен. 12 * (количество наблюдений / 100 )**(1/4), в вашем случае это 101 наблюдение. Если уменьшить это значение тест выполнится быстрее. Нужно ли это делать? это зависит от контекста проблемы. Например если бы это была финансовая ts с дневной частотой то maxlag = 101, не имеет никакого смысла его можно было уменьшить скажем до 10 а то и еще меньше.

2. Относительно python vs R. Если брать какие то специфические моменты в особенности тесты, библиотеки R попросту на порядок превзойдут библиотеки python (на сегодняшний момент). Но при создании проекта это далеко не все. Создать поддерживаемую базу кода на python значительно легче чем на R. Коммунити python значительно больше это значит, где будет python а где R скажем через 5 лет, сколько новых фреймворков появится какая новая инфраструктура будет создана и т.д. R крутой нишевый инструмент. И если смотреть на короткие готовые решения скажем в области анализа ts он попросту круче. Если строить проект который включает в себя анализ ts, многие однозначно выберут python.