BellaDati ML Studioでは、Rライブラリとスクリプトを使用できます。それを可能にするには、BellaDati ML Studioは実行中のR-Serveインスタンスに接続する必要があります。

環境設定

環境を設定する最も簡単な方法は、R Studioをインストールし、それを使用してR-Serveを起動することです。

  1. 公式ページからR Studioをダウンロードしてインストールします。
  2. R Studioを起動します。

  3. CRANを使用してR-Serveをインストールします。コンソールにこのコマンドを入力するだけです:

    install.packages("Rserve")

  4. 次のコマンドを使用して、ライブラリをアクティブにします:

    library(Rserve)

  5. R-Serveのインストールフォルダーに構成ファイルRserv.cfgを作成します（例: C:\Users\username\Documents\R\win-library\3.3\Rserve）。以下のパラメーターを追加します。

    remote enable
port 6311

  6. R-Serveを開始します。 startコマンドで、構成ファイルへのパスを指定する必要があります:

    Rserve(args="--RS-conf C:\\Users\\username\\DOCUME~1\\R\\WIN-LI~1\\3.3\\Rserve\\Rserv.cfg")

  7. R-Serveを実行したら、BellaDati ML Studioを構成する必要があります。設定でR-serve host（ローカルで実行されている場合はlocalhost）とR-serve port（Rserv.cfgで指定）に移動します。設定を保存します。

  8. これで、BellaDati ML StudioでRを使用する準備が整いました。

Rスクリプトの実行

Rコードを実行するために、ML Studioで特別なexecuteR()関数を使用できます。スクリプト自体は、引用符で囲まれた括弧の間に配置されます。以下に、Rに2つの数値を追加する簡単な例を示します:

executeR('toString(2+3)')

toString()関数は、値自体のみを取得するために使用されます。

長いスクリプトの場合、文字列変数内に保存し、この変数をexecuteR関数のパラメーターとして使用してコードを実行することをお勧めします。

String script= 'toString((3+4)*5)'
executeR(script)

ファイルからデータを読み取ったり、一時テーブルを作成したりすることもできます。ファイルを読み取るには、まずloadFile()関数を使用して、Rコードの外部のMLスクリプトにロードする必要があります。その後、標準のRコードのようにファイルにアクセスできます。 例: read.table()の使用により。

paste()関数は、テーブルを作成するために使用されます。この関数は、テーブルの開始と終了、テーブル自体のコンテンツをマークアップするために使用される特別な文字--data--を連結します。最初の--data--文字列の後に改行エンティティ\\nと列名のコンマ区切りリストを追加することにより、テーブルのヘッダーを定義することもできます。
以下に、4つの列を持つテーブルを作成する例を示します。テーブルの内容は、添付ファイルの最初の4列のすべての値の合計です。

String script2= '''
externalData=read.table('DATA_4.03_MNT.csv', sep=',',header=TRUE)
a = "--data--\\nlifetime,broken,pressureInd,moistureInd"
paste(a,toString(colSums(externalData[,c(-5,-6,-7)])),a, sep = "\\n")
'''
loadFile('DATA_4.03_MNT.csv')
executeR(script2)

スクリプトの結果は以下の通りです:

上記の3つの例をすべて含むサンプルMLプロジェクトをダウンロードすることもできます。このファイルはBellaDati 2.8.6.3以降と互換性があります。

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