Uczenie maszynowe z R: wszystko, co musisz wiedzieć w 2022 r.

R to potężny język programowania, który ma unikalne środowisko oprogramowania, które jest dostępne do bezpłatnego korzystania z obliczeń statystycznych i grafiki. Ta zdolność sprawia, że ​​jest to jeden z najczęściej używanych języków nie tylko do obliczeń statystycznych, ale także do analizy danych.

Rozwój R nastąpił na początku lat 90. i od tego czasu jego interfejs użytkownika przeszedł kilka ulepszeń. Początkowo był to podstawowy edytor tekstu, który nieco później przekształcił się w interaktywne R Studio. Ostatnia wyprawa z Jupyter Notebooks została uznana za znaczący krok w jej prawie trzydziesięcioletniej podróży.

Udoskonalenia wprowadzone w R na przestrzeni lat wynikały z wkładu społeczności użytkowników R, rozsianych po całym świecie. Wiele potężnych pakietów było stale dodawanych do tego języka, co uczyniło go tak popularnym językiem wśród światowych społeczności zajmujących się uczeniem maszynowym i nauką o danych. Niektóre z pakietów zawierają rpart, readr, MICE, caret i inne. Omówimy, jak kilka z tych pakietów odgrywa ważną rolę we wdrażaniu uczenia maszynowego w R.

Sprawdź: 6 ciekawych pomysłów na projekty R dla początkujących

Przegląd uczenia maszynowego

Jak już wiesz, algorytmy uczenia maszynowego są ogólnie podzielone na dwa typy – algorytmy nadzorowanego uczenia maszynowego (SML) i algorytmy uczenia maszynowego bez nadzoru (UML) . Nadzorowane algorytmy uczenia maszynowego to te, które są prezentowane za pomocą danych wejściowych z etykietami, które wskazują pożądany wynik. Algorytmy SML są dalej podzielone na algorytmy regresji, które mają wyjście liczbowe i algorytmy klasyfikacji, które mają wyjście kategoryczne. Z drugiej strony, nienadzorowane algorytmy uczenia to takie, które nie mają oznaczonych danych wejściowych. Skupiamy się tutaj na wykryciu struktury danych w nieoznakowanych danych wejściowych.

Natkniesz się również na częściowo nadzorowane algorytmy uczenia się i algorytmy uczenia ze wzmocnieniem, gdy będziesz pogłębiać swoją naukę o uczeniu maszynowym i problemach, które można wykorzystać do rozwiązania.

Przeczytaj więcej: Wszystko, co powinieneś wiedzieć o uczeniu się bez nadzoru

Czy R jest odpowiedni do uczenia maszynowego?

Wiele osób uważa, że ​​R nadaje się tylko do obliczeń statystycznych. Jednak szybko zdają sobie sprawę ze swojego błędu. W R jest kilka postanowień, które mogą znacznie uprościć i przyspieszyć implementację algorytmów uczenia maszynowego.

R jest jednym z najbardziej preferowanych języków w projektach z zakresu nauki o danych. Zawiera funkcje wizualizacji, które można powiązać z innymi językami. Cechy te pomagają we właściwy sposób eksplorować dane przed wysłaniem ich do zautomatyzowanego algorytmu uczącego w celu dalszego zastosowania i jednocześnie oceniać wyniki algorytmu uczącego.

Pakiety do implementacji algorytmów uczenia maszynowego w R

1. Imputacja wielowymiarowa za pomocą równań połączonych lub pakietu MICE jest najczęściej używana do implementacji metody, która jest wystarczająco zdolna do obsługi brakujących danych. Tworzy wiele wartości zastępczych związanych z brakującymi danymi. W tej metodzie istnieje osobny model, który jest przypisywany lub przypisywany do każdej niekompletnej lub brakującej zmiennej.

Możesz teraz łatwo powiązać go z w pełni warunkową specyfikacją. MICE może służyć do przypisywania kombinacji danych binarnych, ciągłych, uporządkowanych kategorycznie i nieuporządkowanych danych kategorycznych. Może przypisywać dane dwupoziomowe w formie ciągłej i używać pasywnej atrybucji w celu utrzymania wymaganej spójności. Jakość atrybucji jest badana za pomocą kilku wykresów diagnostycznych.

2. Pakiet rpart służy do wykonywania rekursywnego porcjowania w drzewach decyzyjnych, algorytmów klasyfikacji i regresji. Ta procedura jest przeprowadzana w dwóch prostych krokach. Wynikiem tej procedury jest drzewo binarne. Wykreślanie wyników, które uzyskuje się za pomocą rpart, odbywa się poprzez wywołanie funkcji plot. rpart może być użyty do przeprowadzenia klasyfikacji oraz regresji. Pomaga w zrozumieniu wariancji, która wykorzystuje zmienne niezależne do wpływania na zmienne zależne.

3. Pakiet lub podejście losowego lasu powoduje utworzenie kilku drzew decyzyjnych. Każde z tych drzew jest karmione obserwacjami. Ostateczny wynik zależy od wyniku, który najczęściej pojawia się przy różnych obserwacjach.

4. Pakiet karetki jest skrótem od treningu klasyfikacji i regresji. Służy do znacznie prostszego modelowania predykcyjnego niż zwykle. Możesz użyć karetki do przeprowadzenia kontrolowanych eksperymentów w celu zidentyfikowania optymalnych parametrów. Kilka narzędzi, do których będziesz mieć dostęp podczas korzystania z tego pakietu, obejmuje między innymi dostrajanie modelu, wstępne przetwarzanie danych, wybór funkcji i dzielenie danych.

5. Możesz użyć pakietu e1071 do implementacji Support Vector Machines (SVM) , Naive Bayes, Bagged Clustering i Fouriera Transform wśród innych algorytmów uczenia maszynowego. SVM to jedna z najlepszych funkcji e1071. Pozwala użytkownikom pracować na danych, których nie można rozdzielić na udostępniony im wymiar. Użytkownicy potrzebują wymiarów, aby przeprowadzić regresję lub klasyfikację na wymiarach, które są wyższe niż podane.

6. Pakiet nnet to dodatek do języka R, który przygotowuje grunt pod tworzenie klasyfikatorów sieci neuronowych. Za pomocą tego pakietu możesz utworzyć tylko jedną warstwę węzłów. Upraszcza wszystkie kroki, które są częścią procesu tworzenia sieci neuronowej, w tym przygotowanie danych, ocenę dokładności modelu i predykcje.

Dowiedz się więcej: Najlepsze języki programowania do uczenia maszynowego

Wniosek

W tym blogu omówiliśmy związek między R a uczeniem maszynowym oraz sposób, w jaki ten język programowania może zostać wykorzystany do zaimplementowania kilku algorytmów uczenia maszynowego.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o uczeniu maszynowym, sprawdź dyplom PG IIIT-B i upGrad w uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji, który jest przeznaczony dla pracujących profesjonalistów i oferuje ponad 450 godzin rygorystycznego szkolenia, ponad 30 studiów przypadków i zadań, IIIT- Status absolwenta B, ponad 5 praktycznych, praktycznych projektów zwieńczenia i pomoc w pracy z najlepszymi firmami.