Maschinelles Lernen mit R: Alles, was Sie 2022 wissen müssen

R ist eine leistungsstarke Programmiersprache mit einer einzigartigen Softwareumgebung, die für die kostenlose Nutzung statistischer Berechnungen und Grafiken zur Verfügung steht. Diese Fähigkeit macht es zu einer der am weitesten verbreiteten Sprachen nicht nur für statistische Berechnungen, sondern auch für die Datenanalyse.

Die Entwicklung von R fand in den frühen 90er Jahren statt und seitdem wurde die Benutzeroberfläche mehrfach verbessert. Es war zunächst ein rudimentärer Texteditor, der wenig später zum interaktiven R Studio wurde. Seine jüngste Expedition mit Jupyter Notebooks wurde als bedeutender Schritt auf seiner fast drei Jahrzehnte langen Reise angesehen.

Die Verbesserungen, die im Laufe der Jahre an R vorgenommen wurden, sind auf die Beiträge der Community von R-Benutzern zurückzuführen, die über die ganze Länge und Breite dieser Welt verstreut sind. Viele leistungsstarke Pakete wurden kontinuierlich zu dieser Sprache hinzugefügt, die sie zu einer so beliebten Sprache in weltweiten Communitys für maschinelles Lernen und Data Science gemacht hat. Einige der Pakete enthalten rpart, readr, MICE, caret und andere. Wir werden diskutieren, wie einige dieser Pakete eine wichtige Rolle bei der Implementierung von maschinellem Lernen in R spielen.

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Überblick über maschinelles Lernen

Wie Sie bereits wissen, werden maschinelle Lernalgorithmen grob in zwei Arten eingeteilt – überwachte maschinelle Lernalgorithmen (SML) und unüberwachte maschinelle Lernalgorithmen (UML) . Überwachte maschinelle Lernalgorithmen sind solche, die unter Verwendung von Eingaben mit Labels präsentiert werden, die einen Hinweis auf die gewünschte Ausgabe geben. SML-Algorithmen werden weiter unterteilt in Regressionsalgorithmen, die eine numerische Ausgabe haben, und Klassifizierungsalgorithmen, die eine kategoriale Ausgabe haben. Auf der anderen Seite sind unüberwachte Lernalgorithmen solche, die keine beschrifteten Eingaben haben. Der Fokus liegt hier darauf, die Datenstruktur in unbeschrifteter Eingabe zu erkennen.

Sie werden auch auf halbüberwachte Lernalgorithmen und Reinforcement-Learning-Algorithmen stoßen, wenn Sie Ihr Studium des maschinellen Lernens und der Probleme, zu deren Lösung es verwendet werden kann, vertiefen.

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Eignet sich R für maschinelles Lernen?

Viele Leute denken, dass R nur für statistische Berechnungen gut ist. Sie erkennen jedoch bald ihren Fehler. Es gibt mehrere Bestimmungen in R, die die Implementierung von maschinellen Lernalgorithmen viel einfacher und schneller machen können.

R gehört zu den am meisten bevorzugten Sprachen für Data-Science-Projekte. Es verfügt über Visualisierungsfunktionen, die Sie anderen Sprachen zuordnen können. Diese Funktionen helfen dabei, die Daten auf die richtige Weise zu untersuchen, bevor sie zur weiteren Anwendung an einen automatisierten Lernalgorithmus gesendet werden, und gleichzeitig die Ergebnisse des Lernalgorithmus auszuwerten.

Pakete zum Implementieren von Algorithmen für maschinelles Lernen in R

1. Die multivariate Imputation durch verkettete Gleichungen oder das MICE-Paket wird meistens verwendet, um eine Methode zu implementieren, die in der Lage ist, fehlende Daten zu verarbeiten. Es erstellt mehrere Ersatzwerte in Bezug auf fehlende Daten. Bei dieser Methode gibt es ein separates Modell, das jeder unvollständigen oder fehlenden Variablen zugeordnet oder zugewiesen wird.

Sie können es jetzt einfach mit vollständig bedingter Spezifikation verknüpfen. MICE kann verwendet werden, um eine Mischung aus binären, kontinuierlichen, geordneten kategorialen und ungeordneten kategorialen Daten zuzuweisen. Es kann zweistufige Daten in kontinuierlicher Form zuordnen und passive Zuordnung verwenden, um die erforderliche Konsistenz aufrechtzuerhalten. Die Attributionsqualität wird durch die Implementierung mehrerer diagnostischer Plots überprüft.

2. Das rpart-Paket wird verwendet, um eine rekursive Portionierung in Entscheidungsbäumen, Klassifizierungs- und Regressionsalgorithmen durchzuführen. Dieses Verfahren wird in zwei einfachen Schritten durchgeführt. Das Ergebnis dieser Prozedur ist ein binärer Baum. Das Plotten von Ergebnissen, die mit Hilfe von rpart erzielt werden, erfolgt durch Aufruf der Funktion plot. rpart kann sowohl zur Klassifikation als auch zur Regression verwendet werden. Es hilft beim Verständnis der Varianz, die die unabhängigen Variablen verwendet, um die abhängigen zu beeinflussen.

3. Beim Random-Forest-Paket oder -Ansatz werden mehrere Entscheidungsbäume erstellt. Jeder dieser Bäume wird mit Beobachtungen gefüttert. Die endgültige Ausgabe wird durch das Ergebnis bestimmt, das am häufigsten bei verschiedenen Beobachtungen auftritt.

4. Das Caret-Paket ist die Abkürzung für Klassifikations- und Regressionstraining. Es wird verwendet, um die Vorhersagemodellierung viel einfacher zu machen, als es normalerweise ist. Sie können Caret verwenden, um kontrollierte Experimente durchzuführen, um optimale Parameter zu identifizieren. Einige Tools, auf die Sie bei der Verwendung dieses Pakets Zugriff haben, umfassen unter anderem Modelloptimierung, Datenvorverarbeitung, Funktionsauswahl und Datenaufteilung.

5. Sie können das e1071-Paket verwenden, um neben anderen maschinellen Lernalgorithmen Support Vector Machines (SVM) , Naive Bayes, Bagged Clustering und Fourier Transform zu implementieren. SVM ist eine der besten Funktionen von e1071. Es ermöglicht Benutzern, an Daten zu arbeiten, die in der Dimension, die ihnen zur Verfügung gestellt wird, nicht getrennt werden können. Benutzer benötigen die Dimensionen, um eine Regression oder Klassifizierung auf Dimensionen durchzuführen, die höher als die angegebenen sind.

6. Das nnet-Paket ist ein Add-On der Sprache R, das die Grundlage für die Erstellung von Klassifikatoren für neuronale Netze bereitet. Mit diesem Paket können Sie nur eine einzige Ebene von Knoten erstellen. Es vereinfacht alle Schritte, die Teil des Prozesses zur Erstellung neuronaler Netzwerke sind, einschließlich der Datenvorbereitung, der Bewertung der Genauigkeit des Modells und der Erstellung von Vorhersagen.

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Fazit

In diesem Blog haben wir die Beziehung zwischen R und maschinellem Lernen erörtert und wie diese Programmiersprache verwendet werden kann, um mehrere maschinelle Lernalgorithmen zu implementieren.

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