如下：
Python入门简单，而R则相对比较难一些。R做文本挖掘现在还有点弱，当然优点在于函数都给你写好了，你只需要知道参数的形式就行了，有时候即使参数形式不对，R也能"智能地”帮你适应。这种简单的软件适合想要专注于业务的人。
Python几乎都可以做，函数比R多，比R快。它是一门语言，R更像是一种软件，所以python更能开发出flexible的算法。
Python适合处理大量数据，而R则在这方面有很多力不从心，当然这么说的前提是对于编程基础比较一般的童鞋，对于大牛来说，多灵活运用矢量化编程的话，R的速度也不会太差。
介绍
Python和R本身在数据分析和数据挖掘方面都有比较专业和全面的模块，很多常用的功能，比如矩阵运算、向量运算等都有比较高级的用法，所以使用起来产出比大。
这两门语言对于平台方面适用性比较广，linux、window都可以使用，并且代码可移植性还算不错的。对于学数理统计的人来说，应该大多用过MATLAB以及mintab等工具，Python和R比较贴近这些常用的数学工具，使用起来有种亲切感。
R语言利用caret包比较ROC曲线我们之前探讨了多种算法，每种算法都有优缺点，因而当我们针对具体问题去判断选择那种算法时，必须对不同的预测模型进行重做评估。为了简化这个过程，我们使用caret包来生成并比较不同的模型与性能。
操作
加载对应的包与将训练控制算法设置为10折交叉验证，重复次数为3：
library(ROCR)
library(e1071)
library("pROC")
library(caret)
library("pROC")
control = trainControl(method = "repaetedcv",
number = 10,
repeats =3,
classProbs = TRUE,
summaryFunction = twoClassSummary)
使用glm在训练数据集上训练一个分类器
glm.model = train(churn ~ .,
data= trainset,
method = "glm",
metric = "ROC",
trControl = control)
使用svm在训练数据集上训练一个分类器
svm.model = train(churn ~ .,
data= trainset,
method = "svmRadial",
metric = "ROC",
trControl = control)
使用rpart函数查看rpart在训练数据集上的运行情况
rpart.model = train(churn ~ .,
data = trainset,
method = "svmRadial",
metric = "ROC",
trControl = control)
使用不同的已经训练好的数据分类预测：
glm.probs = predict(glm.model,testset[,!names(testset) %in% c("churn")],type = "prob")
svm.probs = predict(svm.model,testset[,!names(testset) %in% c("churn")],type = "prob")
rpart.probs = predict(rpart.model,testset[,!names(testset) %in% c("churn")],type = "prob")
生成每个模型的ROC曲线，将它们绘制在一个图中：
glm.ROC = roc(response = testset[,c("churn")],
predictor = glm.probs$yes,
levels = levels(testset[,c("churn")]))
plot(glm.ROC,type = "S",col = "red")
svm.ROC = roc(response = testset[,c("churn")],
predictor = svm.probs$yes,
levels = levels(testset[,c("churn")]))
plot(svm.ROC,add = TRUE,col = "green")
rpart.ROC = roc(response = testset[,c("churn")],
predictor = rpart.probs$yes,
levels = levels(testset[,c("churn")]))
plot(rpart.ROC,add = TRUE,col = "blue")
三种分类器的ROC曲线
说明将不同的分类模型的ROC曲线绘制在同一个图中进行比较，设置训练过程的控制参数为重复三次的10折交叉验证，模型性能的评估参数为twoClassSummary,然后在使用glm,svm,rpart,三种不同的方法建立分类模型。
从图中可以看出，svm对训练集的预测结果（未调优）是三种分类算法里最好的。
不一样。1、R语言。R 语言是主要用于统计分析、绘图的语言和操作环境。 R 本来是由来自新西兰奥克兰大学的 Ross Ihaka 和 Robert Gentleman 开发。 （也因此称为 R）现由 “R 开发核心团队” 负责开发。 R 是基于 S 语言的一个 GNU 项目，所以也可以当作 S 语言的一种实现，通常用 S 语言编写的代码都可以不作修改的在 R 环境下运行。 R 的语法是来自 Scheme。
2、rust语言。Rust是一门系统编程语言，专注于安全 ，尤其是并发安全，支持函数式和命令式以及泛型等编程范式的多范式语言。Rust在语法上和C++类似，但是设计者想要在保证性能的同时提供更好的内存安全。 Rust最初是由Mozilla研究院的Graydon Hoare设计创造，然后在Dave Herman, Brendan Eich以及很多其他人的贡献下逐步完善的。
