Rを使用した機械学習：2022年に知っておくべきことすべて

Rは、統計計算とグラフィックスを無料で使用できる独自のソフトウェア環境を備えた強力なプログラミング言語です。 この機能により、統計計算だけでなくデータ分析にも最も広く使用されている言語の1つになっています。

Rの開発は90年代初頭に行われ、それ以来、そのユーザーインターフェイスはいくつかの改善を経てきました。 当初は初歩的なテキストエディタでしたが、少し後にインタラクティブなRStudioになりました。 Jupyter Notebooksを使用した最新の遠征は、約30年にわたる旅の重要な一歩と見なされています。

何年にもわたってRに加えられた改善は、この世界の長さと幅に広がるRユーザーのコミュニティによる貢献によるものです。 多くの強力なパッケージがこの言語に継続的に追加されており、世界中の機械学習およびデータサイエンスコミュニティの間で非常に人気のある言語となっています。 一部のパッケージには、rpart、readr、MICE、caretなどが含まれます。 これらのパッケージのいくつかが、Rでの機械学習の実装でどのように重要な役割を果たすかについて説明します。

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機械学習の概要

すでにご存知のように、機械学習アルゴリズムは大きく2つのタイプに分類されます。監視付き機械学習（SML）アルゴリズムと教師なし機械学習（UML）アルゴリズムです。 教師あり機械学習アルゴリズムは、ラベル付きの入力を使用して提示されるアルゴリズムであり、目的の出力を示します。 SMLアルゴリズムはさらに、数値出力を持つ回帰アルゴリズムとカテゴリ出力を持つ分類アルゴリズムに分けられます。 一方、教師なし学習アルゴリズムは、ラベル付きの入力がないアルゴリズムです。 ここでの焦点は、ラベルのない入力のデータ構造を検出することです。

また、機械学習とそれを使用して解決できる問題の研究を深めるにつれて、半教師あり学習アルゴリズムと強化学習アルゴリズムに出くわします。

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Rは機械学習に適していますか？

多くの人は、Rは統計計算にのみ適していると考えています。 しかし、彼らはすぐに自分たちの間違いに気づきます。 Rには、機械学習アルゴリズムの実装をはるかに簡単かつ高速にすることができるいくつかの規定があります。

Rは、データサイエンスプロジェクトで最も好まれる言語の1つです。 他の言語と関連付けることができる視覚化機能が付属しています。 これらの機能は、データを自動学習アルゴリズムに送信してさらに適用する前に、正しい方法でデータを探索すると同時に、学習アルゴリズムの結果を評価するのに役立ちます。

Rで機械学習アルゴリズムを実装するためのパッケージ

1.連鎖方程式またはMICEパッケージによる多変量代入は、ほとんどの場合、欠測データを処理するのに十分な能力を持つメソッドを実装するために使用されます。 欠落データに関連する複数の置換値を作成します。 この方法では、すべての不完全な変数または欠落している変数に起因または割り当てられる個別のモデルがあります。

これで、完全条件付き仕様に簡単に関連付けることができます。 MICEを使用して、バイナリ、連続、順序付けされたカテゴリ、および順序付けされていないカテゴリデータの組み合わせを割り当てることができます。 2レベルのデータを連続形式で帰属させ、パッシブ帰属を使用して必要な一貫性を維持できます。 アトリビューションの品質は、いくつかの診断プロットを実装することによって調べられます。

2. rpartパッケージは、決定木、分類、および回帰アルゴリズムで再帰的分割を実行するために使用されます。 この手順は、2つの簡単なステップで実行されます。 この手順の結果は二分木です。 rpartを使用して達成される結果のプロットは、plot関数を呼び出すことによって実行されます。 rpartは、分類と回帰を実行するために使用できます。 これは、独立変数を使用して従属変数に影響を与える分散を理解するのに役立ちます。

3.ランダムフォレストパッケージまたはアプローチでは、いくつかの決定木が作成されます。 これらの木のそれぞれは、観察によって供給されます。 最終的な出力は、さまざまな観測で最も一般的に表示される結果によって決定されます。

4.カレットパッケージは、分類および回帰トレーニングの略です。 これは、予測モデリングを通常よりもはるかに簡単にするために使用されます。 カレットを使用して制御された実験を実行し、最適なパラメーターを特定できます。 このパッケージを使用するときにアクセスできるいくつかのツールには、モデルチューニング、データ前処理、特徴選択、データ分割などがあります。

5. e1071パッケージを使用して、他の機械学習アルゴリズムの中でも、サポートベクターマシン（SVM） 、ナイーブベイズ、バッグクラスタリング、フーリエ変換を実装できます。 SVMはe1071の最高の機能の1つです。 これにより、ユーザーは、利用可能になったディメンションで分離できないデータを操作できます。 ユーザーは、指定されたディメンションよりも高いディメンションで回帰または分類を実行するためのディメンションが必要です。

6. nnetパッケージは、ニューラルネットワーク分類器を作成するための基礎を準備するR言語のアドオンです。 このパッケージを使用すると、ノードの単一レイヤーのみを作成できます。 これにより、データの準備、モデルの精度の評価、予測など、ニューラルネットワークの作成プロセスの一部であるすべてのステップが簡素化されます。

詳細：機械学習に最適なプログラミング言語

結論

このブログでは、Rと機械学習の関係、およびこのプログラミング言語を使用していくつかの機械学習アルゴリズムを実装する方法について説明しました。

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