Machine Learning com R: tudo o que você precisa saber em 2022

R é uma linguagem de programação poderosa que possui um ambiente de software exclusivo que está disponível para uso gratuito de computação estatística e gráficos. Esse recurso o torna uma das linguagens mais usadas não apenas para computação estatística, mas também para análise de dados.

O desenvolvimento do R aconteceu no início dos anos 90 e desde então sua interface de usuário passou por diversas melhorias. Foi inicialmente um editor de texto rudimentar que se transformou em R Studio interativo um pouco mais tarde. Sua expedição mais recente com Jupyter Notebooks foi vista como um passo significativo em sua jornada de quase três décadas.

As melhorias que foram feitas no R ao longo dos anos se devem às contribuições feitas pela comunidade de usuários do R que estão espalhadas por todo o comprimento e largura deste mundo. Muitos pacotes poderosos foram continuamente adicionados a essa linguagem, o que a tornou uma linguagem tão popular entre as comunidades mundiais de aprendizado de máquina e ciência de dados. Alguns dos pacotes incluem rpart, readr, MICE, caret e outros. Discutiremos como alguns desses pacotes desempenham um papel importante na implementação do aprendizado de máquina em R.

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Visão geral do aprendizado de máquina

Como você já sabe, os algoritmos de aprendizado de máquina são amplamente classificados em dois tipos – algoritmos de aprendizado de máquina supervisionado (SML) e algoritmos de aprendizado de máquina não supervisionado (UML) . Os algoritmos de aprendizado de máquina supervisionado são aqueles que são apresentados usando entradas com rótulos, que fazem uma indicação da saída desejada. Os algoritmos SML são divididos em algoritmos de regressão que têm uma saída numérica e algoritmos de classificação que têm uma saída categórica. Por outro lado, algoritmos de aprendizado não supervisionados são aqueles que não possuem entradas rotuladas. O foco aqui é detectar a estrutura de dados na entrada não rotulada.

Você também encontrará algoritmos de aprendizado semissupervisionado e algoritmos de aprendizado por reforço à medida que aprofunda seu estudo de aprendizado de máquina e os problemas que ele pode ser usado para resolver.

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O R é adequado para aprendizado de máquina?

Muitas pessoas pensam que R é bom apenas para computação estatística. No entanto, eles logo percebem seu erro. Existem várias disposições em R que podem tornar a implementação de algoritmos de aprendizado de máquina muito mais simples e rápida.

R está entre as linguagens mais preferidas para projetos de ciência de dados. Ele vem com recursos de visualização que você pode associar a outros idiomas. Esses recursos ajudam a explorar os dados da maneira correta antes de serem enviados para um algoritmo de aprendizado automatizado para aplicação posterior e, ao mesmo tempo, avaliar os resultados do algoritmo de aprendizado.

Pacotes para implementar algoritmos de aprendizado de máquina em R

1. A imputação multivariada por equações encadeadas ou pacote MICE é usada principalmente para implementar um método que seja capaz o suficiente para lidar com dados ausentes. Ele cria vários valores de substituição relacionados a dados ausentes. Nesse método, há um modelo separado que é atribuído ou atribuído a cada variável incompleta ou ausente.

Agora você pode associá-lo facilmente à Especificação Totalmente Condicional. O MICE pode ser usado para atribuir uma combinação de dados binários, contínuos, categóricos ordenados e categóricos não ordenados. Ele pode atribuir dados de dois níveis de forma contínua e usar atribuição passiva para manter a consistência necessária. A qualidade da atribuição é examinada através da implementação de vários gráficos de diagnóstico.

2. O pacote rpart é usado para realizar porcionamento recursivo em árvores de decisão, classificação e algoritmos de regressão. Este procedimento é realizado em duas etapas simples. O resultado deste procedimento é uma árvore binária. A plotagem dos resultados, que são obtidos com a ajuda de rpart, é feita chamando a função plot. rpart pode ser usado para realizar a classificação, bem como a regressão. Ajuda a entender a variação que está usando as variáveis ​​independentes para impactar as dependentes.

3. O pacote ou abordagem de floresta aleatória prevê a criação de várias árvores de decisão. Cada uma dessas árvores é alimentada com observações. A saída final é determinada pelo resultado que mais comumente aparece com diferentes observações.

4. O pacote de acento circunflexo é abreviado para treinamento de classificação e regressão. Ele é usado para tornar a modelagem preditiva muito mais simples do que normalmente é. Você pode usar acento circunflexo para conduzir experimentos controlados para identificar os parâmetros ideais. Algumas ferramentas às quais você terá acesso ao usar este pacote incluem ajuste de modelo, pré-processamento de dados, seleção de recursos e divisão de dados, entre outros.

5. Você pode usar o pacote e1071 para implementar Support Vector Machines (SVM) , Naive Bayes, Bagged Clustering e Fourier Transform, entre outros algoritmos de aprendizado de máquina. O SVM é um dos melhores recursos do e1071. Ele permite que os usuários trabalhem em dados que não podem ser separados na dimensão que lhes é disponibilizada. Os usuários precisam das dimensões para realizar a regressão ou classificação em dimensões superiores às fornecidas.

6. O pacote nnet é um complemento da linguagem R que prepara as bases para a criação de classificadores de redes neurais. Você pode criar apenas uma única camada de nós com este pacote. Ele simplifica todas as etapas que fazem parte do processo de criação da rede neural, incluindo preparação de dados, avaliação da precisão do modelo e realização de previsões.

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Conclusão

Neste blog, discutimos a relação entre R e aprendizado de máquina e como essa linguagem de programação pode ser usada para implementar vários algoritmos de aprendizado de máquina.

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