Her mutfak, az sayıda özgün malzeme sayesinde kendine has bir lezzete sahiptir. En popüler malzemelere bakarak bunları ortaya çıkaramayız; çünkü tuz veya şeker gibi pişirmenin temel taşlarıdır.

Bu arayışımızda bize yardımcı olabilecek bir diğer metrik, terim sıklığı–ters belge sıklığı (TFIDF). Bu, bir koleksiyondaki (tarifler) bir belge (mutfak) için bir kelimenin (malzemenin) ne kadar önemli olduğunu yansıtan sayısal bir istatistiktir.

Senin için tf_idf değerlerini önceden hesapladık ve recipes_enriched adlı zenginleştirilmiş bir veri kümesi oluşturduk. Amacın, bir mutfaktaki en özgün malzemelerin tf_idf ile ölçülen yatay çubuk grafiğini gösteren bir Shiny uygulaması yapmak.

Seçilen mutfağa göre en iyi malzemelerin etkileşimli yatay çubuk grafiğini gösteren bir uygulama

Hesaplamaları kapsüllemek ve görselleştirme kodunun sadece grafiği oluşturmaya odaklanmasını sağlamak için bir reaktif ifade kullanacaksın. Bu, iyi bir programlama pratiğidir ve modüler, yüksek performanslı Shiny uygulamaları oluşturmanı sağlar.

shiny, dplyr, ggplot2 ve plotly paketlerini yükledik. Aşağıda, mutfağa göre en iyi malzemeleri süzmek ve yatay bir çubuk grafik oluşturmak için iki kullanışlı kod parçası var. Uygun şekilde düzenleyebilirsin.

top_ingredients <- recipes_enriched %>% 
  filter(cuisine == 'greek') %>% 
  arrange(desc(tf_idf)) %>% 
  head(5) 

ggplot(top_ingredients, aes(x = ingredient, y = tf_idf)) +
  geom_col() +
  coord_flip()

2014 Teknolojide Ruh Sağlığı Anketini Keşfetme

Create Your Free Account