Programmer efficacement sous R

Mon attention a été attirée récemment par l'excellent ouvrage "Efficient R Programming" de Gillepsie et Lovelace (2017), accessible en ligne. Les auteurs exposent les tenants et aboutissants de la programmation efficace sous R. Au-delà des trucs et astuces, ils discutent des principes de l'écriture de programmes performants (en occupation mémoire et en temps d'exécution) et présentent – entres autres – les outils de benchmarking et de profiling (profilage en français) de code. Je me suis dit que ce serait une bonne chose d'illustrer leur utilisation dans le cadre de la programmation d'une procédure type de machine learning.

Mon choix s'est porté sur la programmation du leave-one-out, une procédure de rééchantillonnage pour l'évaluation des modèles prédictifs. L'optimisation du code reposera sur une analyse fine des étapes grâce à l'outil de profiling. Nous pourrons gratter du temps d'exécution en jouant sur les spécificités des primitives de calcul utilisées, le choix des structures de données, la parallélisation des calculs. Tout cela en préservant la lisibilité du code source, gage indispensable de pérennité des applications sur le long terme.

Mots-clés : langage R, package microbenchmark, package profvis, package MASS, package parallel, programmation parallèle, leave-one-out

Didacticiel : Programmation efficace sous R

Programmes et données : waveform

Références :

C. Gillepsie, R. Lovelace, ''Efficient R programming'', avril 2017.