Aprendizaje automático con R: todo lo que necesita saber en 2022

R es un poderoso lenguaje de programación que tiene un entorno de software único que está disponible para el uso gratuito de computación estadística y gráficos. Esta capacidad lo convierte en uno de los lenguajes más utilizados no solo para la computación estadística sino también para el análisis de datos.

El desarrollo de R ocurrió a principios de los 90 y desde entonces su interfaz de usuario ha sufrido varias mejoras. Inicialmente era un editor de texto rudimentario que se convirtió en R Studio interactivo un poco más tarde. Su expedición más reciente con Jupyter Notebooks se ha visto como un paso significativo en su viaje de casi tres décadas.

Las mejoras que se han realizado en R a lo largo de los años se han debido a las contribuciones realizadas por la comunidad de usuarios de R que se encuentran repartidos a lo largo y ancho de este mundo. Muchos paquetes potentes se han agregado continuamente a este lenguaje que lo ha convertido en un lenguaje tan popular entre las comunidades de aprendizaje automático y ciencia de datos de todo el mundo. Algunos de los paquetes incluyen rpart, readr, MICE, caret y otros. Discutiremos cómo algunos de estos paquetes juegan un papel importante en la implementación del aprendizaje automático en R.

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Descripción general del aprendizaje automático

Como ya sabrá, los algoritmos de aprendizaje automático se clasifican ampliamente en dos tipos: algoritmos de aprendizaje automático supervisado (SML) y algoritmos de aprendizaje automático no supervisado (UML) . Los algoritmos de aprendizaje automático supervisado son aquellos que se presentan utilizando entradas con etiquetas, que hacen una indicación de la salida deseada. Los algoritmos SML se dividen además en algoritmos de regresión que tienen una salida numérica y algoritmos de clasificación que tienen una salida categórica. Por otro lado, los algoritmos de aprendizaje no supervisados ​​son aquellos que no tienen entradas etiquetadas. El enfoque aquí es detectar la estructura de datos en la entrada no etiquetada.

También se encontrará con algoritmos de aprendizaje semisupervisados ​​y algoritmos de aprendizaje por refuerzo a medida que profundice en su estudio del aprendizaje automático y los problemas que se pueden utilizar para resolver.

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¿R es adecuado para el aprendizaje automático?

Mucha gente piensa que R solo es bueno para la computación estadística. Sin embargo, pronto se dan cuenta de su error. Hay varias disposiciones en R que pueden hacer que la implementación de algoritmos de aprendizaje automático sea mucho más simple y rápida.

R es uno de los lenguajes preferidos para proyectos de ciencia de datos. Viene con funciones de visualización que puede asociar con otros idiomas. Estas características ayudan a explorar los datos de la manera correcta antes de que se envíen a un algoritmo de aprendizaje automatizado para su aplicación adicional y, al mismo tiempo, evalúan los resultados del algoritmo de aprendizaje.

Paquetes para implementar algoritmos de aprendizaje automático en R

1. La imputación multivariada por ecuaciones encadenadas o el paquete MICE se usa principalmente para implementar un método que sea lo suficientemente capaz de manejar los datos faltantes. Crea múltiples valores de reemplazo relacionados con los datos que faltan. En este método, hay un modelo separado que se atribuye o asigna a cada variable incompleta o faltante.

Ahora puede asociarlo fácilmente con la especificación totalmente condicional. MICE se puede utilizar para asignar una combinación de datos categóricos ordenados, desordenados, continuos y binarios. Puede atribuir datos de dos niveles en forma continua y usar la atribución pasiva para mantener la consistencia requerida. La calidad de la atribución se examina mediante la implementación de varios gráficos de diagnóstico.

2. El paquete rpart se utiliza para realizar porciones recursivas en árboles de decisión, clasificación y algoritmos de regresión. Este procedimiento se lleva a cabo en dos sencillos pasos. El resultado de este procedimiento es un árbol binario. La representación gráfica de los resultados, que se logran con la ayuda de rpart, se realiza llamando a la función de representación gráfica. rpart se puede utilizar para realizar tanto la clasificación como la regresión. Ayuda a comprender la varianza que está utilizando las variables independientes para afectar a las dependientes.

3. El paquete o enfoque de bosque aleatorio ve la creación de varios árboles de decisión. Cada uno de estos árboles se alimenta de observaciones. El resultado final está determinado por el resultado que aparece más comúnmente con diferentes observaciones.

4. El paquete caret es la abreviatura de clasificación y entrenamiento de regresión. Se utiliza para hacer que el modelado predictivo sea mucho más simple de lo que suele ser. Puede usar el símbolo de intercalación para realizar experimentos controlados para identificar parámetros óptimos. Algunas herramientas a las que tendrá acceso cuando use este paquete incluyen el ajuste del modelo, el preprocesamiento de datos, la selección de características y la división de datos, entre otras.

5. Puede usar el paquete e1071 para implementar Support Vector Machines (SVM) , Naive Bayes, Bagged Clustering y Fourier Transform, entre otros algoritmos de aprendizaje automático. SVM es una de las mejores características de e1071. Permite a los usuarios trabajar en datos que no se pueden separar en la dimensión que está disponible para ellos. Los usuarios necesitan las dimensiones para realizar regresiones o clasificaciones en dimensiones superiores a las dadas.

6. El paquete nnet es un complemento del lenguaje R que prepara el terreno para crear clasificadores de redes neuronales. Puede crear una sola capa de nodos con este paquete. Simplifica todos los pasos que forman parte del proceso de creación de redes neuronales, incluida la preparación de datos, la evaluación de la precisión del modelo y la realización de predicciones.

Saber más: Los mejores lenguajes de programación para el aprendizaje automático

Conclusión

En este blog, discutimos la relación entre R y el aprendizaje automático y cómo este lenguaje de programación se puede usar para implementar varios algoritmos de aprendizaje automático.

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