R을 사용한 머신 러닝: 2022년에 알아야 할 모든 것

R은 통계 컴퓨팅 및 그래픽을 무료로 사용할 수 있는 고유한 소프트웨어 환경을 갖춘 강력한 프로그래밍 언어입니다. 이 기능은 통계 컴퓨팅뿐만 아니라 데이터 분석에도 가장 널리 사용되는 언어 중 하나입니다.

R의 개발은 90년대 초에 이루어졌으며 그 이후로 사용자 인터페이스가 몇 가지 개선되었습니다. 초기에는 대화형 R Studio로 전환된 기초적인 텍스트 편집기였습니다. Jupyter 노트북을 사용한 가장 최근의 탐사는 거의 30년에 걸친 여정에서 중요한 단계로 여겨졌습니다.

수년에 걸쳐 R에 대한 개선 사항은 이 세계의 길이와 폭에 퍼져 있는 R 사용자 커뮤니티의 기여 덕분입니다. 많은 강력한 패키지가 이 언어에 지속적으로 추가되어 전 세계 기계 학습 및 데이터 과학 커뮤니티에서 인기 있는 언어가 되었습니다. 일부 패키지에는 rpart, readr, MICE, caret 등이 포함됩니다. 우리는 이러한 패키지 중 몇 가지가 R에서 머신 러닝을 구현하는 데 어떻게 중요한 역할을 하는지 논의할 것입니다.

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기계 학습 개요

이미 알고 계시겠지만 머신 러닝 알고리즘은 크게 SML(지도 머신 러닝) 알고리즘과 UML(비지도 머신 러닝 ) 알고리즘의 두 가지 유형으로 분류됩니다. 지도 머신 러닝 알고리즘은 원하는 출력을 나타내는 레이블이 있는 입력을 사용하여 표시되는 알고리즘입니다. SML 알고리즘은 수치 출력이 있는 회귀 알고리즘과 범주형 출력이 있는 분류 알고리즘으로 더 나뉩니다. 반면에 비지도 학습 알고리즘은 레이블이 지정된 입력이 없는 알고리즘입니다. 여기서 초점은 레이블이 지정되지 않은 입력에서 데이터 구조를 감지하는 것입니다.

또한 기계 학습 및 이를 사용하여 해결할 수 있는 문제에 대한 연구를 심화하면서 반 지도 학습 알고리즘과 강화 학습 알고리즘을 접하게 됩니다.

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R이 머신 러닝에 적합합니까?

많은 사람들은 R이 통계 계산에만 적합하다고 생각합니다. 그러나 그들은 곧 자신의 실수를 깨닫습니다. R에는 기계 학습 알고리즘을 훨씬 더 간단하고 빠르게 구현할 수 있는 몇 가지 조항이 있습니다.

R은 데이터 과학 프로젝트에서 가장 선호되는 언어 중 하나입니다. 다른 언어와 연결할 수 있는 시각화 기능이 함께 제공됩니다. 이러한 기능은 추가 적용을 위해 자동 학습 알고리즘으로 전송되기 전에 데이터를 올바른 방식으로 탐색하는 동시에 학습 알고리즘 결과를 평가하는 데 도움이 됩니다.

R에서 기계 학습 알고리즘을 구현하기 위한 패키지

1. 연쇄 방정식 또는 MICE 패키지에 의한 다변량 대치 방법은 누락된 데이터를 충분히 처리할 수 있는 방법을 구현하는 데 주로 사용됩니다. 누락된 데이터와 관련된 여러 대체 값을 생성합니다. 이 방법에는 불완전하거나 누락된 모든 변수에 귀속되거나 할당되는 별도의 모델이 있습니다.

이제 완전 조건부 사양과 쉽게 연결할 수 있습니다. MICE는 이진, 연속, 정렬된 범주 및 정렬되지 않은 범주 데이터의 혼합을 할당하는 데 사용할 수 있습니다. 연속적인 형태의 2단계 데이터를 어트리뷰션하고 필요한 일관성을 유지하기 위해 수동적 어트리뷰션을 사용할 수 있습니다. 속성 품질은 여러 진단 플롯을 구현하여 검사합니다.

2. rpart 패키지는 의사 결정 트리, 분류 및 회귀 알고리즘에서 재귀 분할을 수행하는 데 사용됩니다. 이 절차는 두 가지 간단한 단계로 수행됩니다. 이 절차의 결과는 이진 트리입니다. rpart의 도움으로 얻은 결과 플롯은 플롯 함수를 호출하여 수행됩니다. rpart는 분류와 회귀를 수행하는 데 사용할 수 있습니다. 독립 변수를 사용하여 종속 변수에 영향을 미치는 분산을 이해하는 데 도움이 됩니다.

3. 랜덤 포레스트 패키지 또는 접근 방식은 여러 의사 결정 트리의 생성을 봅니다. 이 나무들 각각에는 관찰이 제공됩니다. 최종 출력은 다른 관찰과 함께 가장 일반적으로 나타나는 결과에 의해 결정됩니다.

4. 캐럿 패키지는 분류 및 회귀 훈련의 약자입니다. 예측 모델링을 평소보다 훨씬 간단하게 만드는 데 사용됩니다. 캐럿을 사용하여 제어된 실험을 수행하여 최적의 매개변수를 식별할 수 있습니다. 이 패키지를 사용할 때 액세스할 수 있는 몇 가지 도구에는 모델 조정, 데이터 사전 처리, 기능 선택 및 데이터 분할이 포함됩니다.

5. e1071 패키지를 사용하여 다른 기계 학습 알고리즘 중에서 SVM(Support Vector Machines) , Naive Bayes, Bagged Clustering 및 푸리에 변환을 구현할 수 있습니다. SVM은 e1071의 최고의 기능 중 하나입니다. 이를 통해 사용자는 사용 가능한 차원에서 분리할 수 없는 데이터에 대해 작업할 수 있습니다. 사용자는 주어진 차원보다 높은 차원에서 회귀 또는 분류를 수행하기 위해 차원이 필요합니다.

6. nnet 패키지는 신경망 분류기를 만들기 위한 기초를 준비하는 R 언어의 추가 기능입니다. 이 패키지로 노드의 단일 레이어를 생성할 수 있습니다. 데이터 준비, 모델 정확도 평가 및 예측을 포함하여 신경망 생성 프로세스의 일부인 모든 단계를 단순화합니다.

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결론

이 블로그에서 우리는 R과 기계 학습의 관계와 이 프로그래밍 언어를 사용하여 여러 기계 학습 알고리즘을 구현하는 방법에 대해 논의했습니다.

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