Machine Learning avec R : tout ce que vous devez savoir en 2022

R est un langage de programmation puissant doté d'un environnement logiciel unique disponible pour une utilisation gratuite du calcul statistique et des graphiques. Cette capacité en fait l'un des langages les plus largement utilisés non seulement pour le calcul statistique, mais également pour l'analyse de données.

Le développement de R s'est produit au début des années 90 et depuis lors, son interface utilisateur a subi plusieurs améliorations. C'était initialement un éditeur de texte rudimentaire qui s'est transformé en R Studio interactif un peu plus tard. Sa dernière expédition avec Jupyter Notebooks a été considérée comme une étape importante dans son voyage de près de trois décennies.

Les améliorations qui ont été apportées à R au fil des ans sont dues aux contributions apportées par la communauté des utilisateurs de R répartis sur toute la longueur et l'étendue de ce monde. De nombreux packages puissants ont été continuellement ajoutés à ce langage, ce qui en a fait un langage si populaire parmi les communautés mondiales d'apprentissage automatique et de science des données. Certains des packages incluent rpart, readr, MICE, caret et autres. Nous verrons comment quelques-uns de ces packages jouent un rôle important dans la mise en œuvre de l'apprentissage automatique dans R.

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Présentation de l'apprentissage automatique

Comme vous le savez déjà, les algorithmes d'apprentissage automatique sont généralement classés en deux types : les algorithmes d'apprentissage automatique supervisé (SML) et les algorithmes d'apprentissage automatique non supervisé (UML) . Les algorithmes d'apprentissage automatique supervisé sont ceux qui sont présentés à l'aide d'entrées avec des étiquettes, qui donnent une indication de la sortie souhaitée. Les algorithmes SML sont ensuite divisés en algorithmes de régression qui ont une sortie numérique et en algorithmes de classification qui ont une sortie catégorielle. D'autre part, les algorithmes d'apprentissage non supervisé sont ceux qui n'ont pas d'entrées étiquetées. L'objectif ici est de détecter la structure de données dans une entrée non étiquetée.

Vous rencontrerez également des algorithmes d'apprentissage semi-supervisé et des algorithmes d'apprentissage par renforcement au fur et à mesure que vous approfondirez votre étude de l'apprentissage automatique et des problèmes qu'il peut être utilisé pour résoudre.

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R est-il adapté à l'apprentissage automatique ?

Beaucoup de gens pensent que R n'est bon que pour le calcul statistique. Cependant, ils se rendent vite compte de leur erreur. Il existe plusieurs dispositions dans R qui peuvent rendre la mise en œuvre d'algorithmes d'apprentissage automatique beaucoup plus simple et plus rapide.

R est l'un des langages les plus appréciés pour les projets de science des données. Il est livré avec des fonctionnalités de visualisation que vous pouvez associer à d'autres langues. Ces fonctionnalités aident à explorer les données de la bonne manière avant qu'elles ne soient envoyées à un algorithme d'apprentissage automatisé pour une application ultérieure et, en même temps, à évaluer les résultats de l'algorithme d'apprentissage.

Packages pour implémenter des algorithmes d'apprentissage automatique dans R

1. L'imputation multivariée par équations chaînées ou package MICE est principalement utilisée pour mettre en œuvre une méthode suffisamment capable de gérer les données manquantes. Il crée plusieurs valeurs de remplacement liées aux données manquantes. Dans cette méthode, il existe un modèle distinct qui est attribué ou attribué à chaque variable incomplète ou manquante.

Vous pouvez désormais l'associer facilement à la spécification entièrement conditionnelle. MICE peut être utilisé pour attribuer un mélange de données catégorielles binaires, continues, ordonnées et catégorielles non ordonnées. Il peut attribuer des données à deux niveaux sous forme continue et utiliser l'attribution passive pour maintenir la cohérence requise. La qualité de l'attribution est examinée en mettant en œuvre plusieurs parcelles de diagnostic.

2. Le package rpart est utilisé pour effectuer un fractionnement récursif dans les arbres de décision, la classification et les algorithmes de régression. Cette procédure se déroule en deux étapes simples. Le résultat de cette procédure est un arbre binaire. Le tracé des résultats, qui sont obtenus à l'aide de rpart, est effectué en appelant la fonction plot. rpart peut être utilisé pour effectuer une classification ainsi qu'une régression. Cela aide à comprendre la variance qui utilise les variables indépendantes pour influer sur les variables dépendantes.

3. Le package ou l'approche de la forêt aléatoire voit la création de plusieurs arbres de décision. Chacun de ces arbres est nourri d'observations. Le résultat final est déterminé par le résultat qui apparaît le plus souvent avec différentes observations.

4. Le package caret est l'abréviation de formation à la classification et à la régression. Il est utilisé pour rendre la modélisation prédictive beaucoup plus simple qu'elle ne l'est habituellement. Vous pouvez utiliser caret pour mener des expériences contrôlées afin d'identifier les paramètres optimaux. Quelques outils auxquels vous aurez accès lors de l'utilisation de ce package incluent le réglage du modèle, le prétraitement des données, la sélection des fonctionnalités et le fractionnement des données, entre autres.

5. Vous pouvez utiliser le package e1071 pour implémenter des machines à vecteurs de support (SVM) , Naive Bayes, Bagged Clustering et Fourier Transform parmi d'autres algorithmes d'apprentissage automatique. SVM est l'une des meilleures fonctionnalités d'e1071. Il permet aux utilisateurs de travailler sur des données indissociables sur la dimension mise à leur disposition. Les utilisateurs ont besoin des dimensions pour effectuer une régression ou une classification sur des dimensions supérieures à celles données.

6. Le package nnet est un module complémentaire du langage R qui prépare le terrain pour la création de classificateurs de réseaux neuronaux. Vous pouvez créer une seule couche de nœuds avec ce package. Il simplifie toutes les étapes qui font partie du processus de création d'un réseau de neurones, y compris la préparation des données, l'évaluation de la précision du modèle et la réalisation de prédictions.

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Conclusion

Dans ce blog, nous avons discuté de la relation entre R et l'apprentissage automatique et de la manière dont ce langage de programmation peut être utilisé pour implémenter plusieurs algorithmes d'apprentissage automatique.

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