Machine Learning con R: tutto ciò che devi sapere nel 2022

R è un potente linguaggio di programmazione che dispone di un ambiente software unico disponibile per l'utilizzo gratuito di elaborazione statistica e grafica. Questa capacità lo rende uno dei linguaggi più utilizzati non solo per il calcolo statistico ma anche per l'analisi dei dati.

Lo sviluppo di R è avvenuto nei primi anni '90 e da allora la sua interfaccia utente ha subito diversi miglioramenti. Inizialmente era un rudimentale editor di testo che poco dopo si è trasformato in R Studio interattivo. La sua spedizione più recente con Jupyter Notebooks è stata vista come un passo significativo nel suo viaggio di quasi tre decenni.

I miglioramenti che sono stati apportati a R nel corso degli anni sono stati dovuti ai contributi forniti dalla comunità di utenti di R sparsi in lungo e in largo per questo mondo. Molti potenti pacchetti sono stati aggiunti continuamente a questo linguaggio che lo ha reso un linguaggio così popolare tra le comunità mondiali di apprendimento automatico e scienza dei dati. Alcuni dei pacchetti includono rpart, readr, MICE, caret e altri. Discuteremo di come alcuni di questi pacchetti svolgono un ruolo importante nell'implementazione dell'apprendimento automatico in R.

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Panoramica dell'apprendimento automatico

Come già saprai, gli algoritmi di apprendimento automatico sono classificati in due tipi: algoritmi di apprendimento automatico supervisionato (SML) e algoritmi di apprendimento automatico non supervisionato (UML) . Gli algoritmi di apprendimento automatico supervisionati sono quelli presentati utilizzando input con etichette, che forniscono un'indicazione dell'output desiderato. Gli algoritmi SML sono ulteriormente suddivisi in algoritmi di regressione che hanno un output numerico e algoritmi di classificazione che hanno un output categoriale. D'altra parte, gli algoritmi di apprendimento senza supervisione sono quelli che non hanno input etichettati. L'obiettivo qui è rilevare la struttura dei dati nell'input senza etichetta.

Incontrerai anche algoritmi di apprendimento semi-supervisionato e algoritmi di apprendimento per rinforzo man mano che approfondirai lo studio dell'apprendimento automatico e dei problemi che può essere utilizzato per risolvere.

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R è adatto per l'apprendimento automatico?

Molte persone pensano che R sia utile solo per il calcolo statistico. Tuttavia, si rendono presto conto del loro errore. Esistono diverse disposizioni in R che possono rendere l'implementazione di algoritmi di apprendimento automatico molto più semplice e veloce.

R è tra i linguaggi preferiti per i progetti di scienza dei dati. Viene fornito con funzionalità di visualizzazione che puoi associare ad altre lingue. Queste funzionalità aiutano a esplorare i dati nel modo giusto prima che vengano inviati a un algoritmo di apprendimento automatico per ulteriori applicazioni e, allo stesso tempo, a valutare i risultati dell'algoritmo di apprendimento.

Pacchetti per implementare algoritmi di machine learning in R

1. L'imputazione multivariata mediante equazioni concatenate o il pacchetto MICE viene utilizzata principalmente per implementare un metodo sufficientemente in grado di gestire i dati mancanti. Crea più valori di sostituzione relativi ai dati mancanti. In questo metodo, esiste un modello separato che viene attribuito o assegnato a ogni variabile incompleta o mancante.

Ora puoi associarlo facilmente alla specifica completamente condizionale. MICE può essere utilizzato per assegnare un mix di dati categoriali binari, continui, ordinati e categoriali non ordinati. Può attribuire dati a due livelli in forma continua e utilizzare l'attribuzione passiva per mantenere la coerenza richiesta. La qualità dell'attribuzione viene esaminata implementando diversi grafici diagnostici.

2. Il pacchetto rpart viene utilizzato per eseguire il porzionamento ricorsivo negli alberi decisionali, nella classificazione e negli algoritmi di regressione. Questa procedura viene eseguita in due semplici passaggi. Il risultato di questa procedura è un albero binario. Il tracciamento dei risultati, ottenuti con l'aiuto di rpart, viene eseguito chiamando la funzione plot. rpart può essere utilizzato per eseguire la classificazione e la regressione. Aiuta a comprendere la varianza che utilizza le variabili indipendenti per influenzare quelle dipendenti.

3. Il pacchetto o l'approccio foresta casuale vede la creazione di diversi alberi decisionali. Ognuno di questi alberi è nutrito di osservazioni. L'output finale è determinato dal risultato che appare più comunemente con osservazioni diverse.

4. Il pacchetto di accento circonflesso è l'abbreviazione di addestramento di classificazione e regressione. Viene utilizzato per rendere la modellazione predittiva molto più semplice del solito. È possibile utilizzare il cursore per condurre esperimenti controllati per identificare i parametri ottimali. Alcuni strumenti a cui avrai accesso quando utilizzi questo pacchetto includono l'ottimizzazione del modello, la pre-elaborazione dei dati, la selezione delle funzionalità e la suddivisione dei dati, tra gli altri.

5. È possibile utilizzare il pacchetto e1071 per implementare Support Vector Machines (SVM) , Naive Bayes, Bagged Clustering e Fourier Transform tra gli altri algoritmi di apprendimento automatico. SVM è una delle migliori funzionalità di e1071. Consente agli utenti di lavorare su dati che non possono essere separati nella dimensione messa a loro disposizione. Gli utenti necessitano delle dimensioni per eseguire la regressione o la classificazione su dimensioni superiori a quelle fornite.

6. Il pacchetto nnet è un componente aggiuntivo del linguaggio R che prepara le basi per la creazione di classificatori di reti neurali. Puoi creare solo un singolo livello di nodi con questo pacchetto. Semplifica tutti i passaggi che fanno parte del processo di creazione della rete neurale, inclusa la preparazione dei dati, la valutazione dell'accuratezza del modello e l'elaborazione di previsioni.

Saperne di più: I migliori linguaggi di programmazione per l'apprendimento automatico

Conclusione

In questo blog, abbiamo discusso la relazione tra R e machine learning e come questo linguaggio di programmazione può essere utilizzato per implementare diversi algoritmi di machine learning.

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