Tài liệu hướng dẫn thống kê rất nhiều trên mạng, tài liệu hướng dẫn chạy R cũng nhiều không kém. Các bài báo sử dụng model thống kê và kèm theo luôn source code để chúng ta run lại trên máy tính. Nói chung, đối với các nhu cầu xử lý và build model thông thường thì hiện tại bạn search trên mạng sẽ có hết (bao gồm bạn hỏi chatgpt hay xin code của chính nhóm tác giả bài báo).
Tuy nhiên việc “chạy lại được trên máy tính” để ra y chang như hướng dẫn lại gặp rất nhiều rắc rối, chủ yếu là các lỗi syntax code, phiên bản package conflict rồi n lý do khác khiến cho code cũ “đã từng chạy êm” giờ run lại không được. Mình đã nhận fix code khá nhiều trường hợp, nay mình gợi ý một số cách tiếp cận sau để giúp bạn chủ động sửa lỗi code R hiệu quả nha:
1/ Cách căn bản nhất là bạn cần có kiến thức về R cơ bản (hay ngôn ngữ lập trình nào mà bạn dùng xử lý dữ liệu) để có thể tự tay fix trước các lỗi nhỏ, do thiếu dấu chấm, dấu phẩy (chỉ cần sai 1 ký tự là code sẽ ko chạy được), các lỗi về đường dẫn file. Đây là bước “sơ cứu” đoạn code khi bạn chạy code 1 mình. Bạn có thể tham gia khóa học www tuhocr com gồm 120 video bài giảng để nắm vững R căn bản nhé.
Lưu ý: chatgpt nó sẽ gợi ý cho bạn cách sửa lỗi code, tuy nhiên nếu bạn ko thực sự nắm vững về logic lập trình của R thì khi ta đọc code của chatgpt mà làm theo rập khuôn sẽ gặp tình trạng fix được lỗi cũ, nhưng lại phát sinh lỗi mới, rất mất time (là time của bạn). Vì vậy, mình khuyến cáo mọi người không dùng chatgpt khi chưa nắm được căn bản của ít nhất 1 ngôn ngữ lập trình để bạn có thể chủ động check, dò lỗi khi cần.
2/ Cách nhanh gọn là: thuê anh em nào mạnh về mảng lập trình kèm bạn hoặc fix code luôn cho gọn. Tất nhiên sẽ cần chi phí và cả thời gian để cho các bạn ấy mò và fix lại. Nếu problem khó cũng sẽ cần thời gian lâu để fix lại cho hoàn chỉnh.
3/ Trong trường hợp bạn code package trên R mà bị lỗi, bạn cần kiểm tra xem package R đó vốn được viết original trên R hay trên Python. Vì có nhiều package Python được viết lại bằng R (porting to R) và tác giả của package đó cũng ko update code theo thời gian nên ở R sẽ bị lỗi. Như vậy, căn bản nhất là nếu package bạn muốn chạy được viết từ gốc ở Python thì bạn nên chạy nó ở Python và fix code bên đó sẽ tiện hơn. Tất nhiên điều này đòi hỏi bạn cũng cần học một ít Python cơ bản hoặc học sâu hơn tùy nhu cầu công việc của bạn.
Nói thêm chút là hiện nay xu hướng port package từ Python về R cũng không còn mạnh nữa (vì ta phụ thuộc vào sự nỗ lực của các nhóm chuyên môn, nếu họ có thời gian mới viết lại code R từ Python và còn phải maintain theo thời gian), vì hai ngôn ngữ này khác nhau khá nhiều về cách tiếp cận, nên về lâu dài việc bạn có trong tay 1 vài contact mạnh chuyên về R và chuyên về Python để khi cần thì outsource hay phối hợp sẽ giúp đẩy nhanh công việc cho bạn rất nhiều.
4/ Về logic fix code thì kinh nghiệm của mình là ta luôn bắt đầu từ data small và chạy chuẩn lại theo hướng dẫn của package để xác định xem lỗi code đó là từ đâu (từ câu lệnh ta nhập sai hay từ bản thân package bị bug chỗ nào đó), sau đó dùng lệnh trace hay các lệnh phân tích function (trong chuyên đề 1 mình có phân tích) để khui lại dần và chạy kiểm từng dòng hay từng cụm code đến khi phát hiện lỗi sai. Quá trình này tuy mất thời gian một chút, tuy nhiên xứng đáng bởi vì bạn sẽ có dịp hiểu rõ bản chất các thuật toán này qua các dòng lệnh của function trong package, hay ít nhất bạn cũng tự tin là luồng data nó di chuyển ra sao để có lỗi sau này phát sinh sẽ dễ xử lý.
5/ Để giảm độ phức tạp của vấn đề bị lỗi code, thì bạn có thể tách ra thành các giai đoạn của quá trình xử lý dữ liệu.
i/ Nếu code thuộc phần xử lý và sắp xếp dữ liệu thì bạn nên dùng các lệnh R cơ bản làm cho chuẩn lại là được. Không cần áp dụng nhiều package hay function phức tạp ko cần thiết. Code bị lỗi chỗ này thì dễ giải quyết.
ii/ Nếu code thuộc phần tính toán (thuật toán) của function trong model thì bạn khu trú lại ở dữ liệu nhỏ (data small) để kiểm kỹ xem nó sai như thế nào (run không được, hay là run lúc được lúc ko tùy vào ta thay đổi tham số function) hay là run được mà bị báo lỗi warning…). Khi đó bạn có thể search trên google để xem lỗi này là lỗi đặc thù (ít gặp, có thể chỉ gặp trên máy bạn, do version chưa cập nhập hay sao đó) hay là lỗi phổ biến (chỉ là do tác giả package ko có time fix bug). Từ đây bạn cũng ra được định hướng xử lý lỗi này, hoặc tìm package cung cấp chức năng tương đương, ví dụ có nhiều package chạy random forest khác nhau, cái nào chạy ra được kết quả thì ta chọn là được.
Như vậy, mình ở vai trò đồng hành cùng bạn để làm cho các file code chạy êm nhất có thể, giúp hành trình nghiên cứu và phân tích dữ liệu của bạn bớt đi các căng thẳng vì tìm lỗi hoài ko ra, có nhiều khi chỉ cách giải quyết rất đơn giản, một khi bạn đã có được nền tảng lập trình cơ bản của R thì bạn sẽ biết nên làm thế nào là tốt nhất, theo ý của bạn.
Chúc các bạn làm nghiên cứu thật tốt, cảm ơn các bạn rất nhiều.
