Машинное обучение с R: все, что вам нужно знать в 2022 году

R — это мощный язык программирования с уникальной программной средой, доступной для бесплатного использования статистических вычислений и графики. Эта возможность делает его одним из наиболее широко используемых языков не только для статистических вычислений, но и для анализа данных.

Разработка R произошла в начале 90-х годов, и с тех пор его пользовательский интерфейс претерпел несколько улучшений. Изначально это был рудиментарный текстовый редактор, который чуть позже превратился в интерактивную R Studio. Его последняя экспедиция с Jupyter Notebooks была расценена как важный шаг в его почти трехдесятилетнем путешествии.

Усовершенствования, которые были внесены в R за эти годы, произошли благодаря вкладу сообщества пользователей R, разбросанных по всему миру. К этому языку постоянно добавлялось множество мощных пакетов, что сделало его таким популярным среди мировых сообществ, занимающихся машинным обучением и наукой о данных. Некоторые из пакетов включают rpart, readr, MICE, Caret и другие. Мы обсудим, как некоторые из этих пакетов играют важную роль в реализации машинного обучения в R.

Проверьте: 6 интересных идей проекта R для начинающих

Обзор машинного обучения

Как вы уже знаете, алгоритмы машинного обучения можно разделить на два типа: алгоритмы машинного обучения с учителем (SML) и алгоритмы машинного обучения без учителя (UML) . Алгоритмы контролируемого машинного обучения — это те, которые представлены с использованием входных данных с метками, которые указывают на желаемый результат. Алгоритмы SML далее делятся на алгоритмы регрессии, которые имеют числовой вывод, и алгоритмы классификации, которые имеют категориальный вывод. С другой стороны, неконтролируемые алгоритмы обучения — это те, у которых нет помеченных входных данных. Основное внимание здесь уделяется обнаружению структуры данных в неразмеченном вводе.

Вы также столкнетесь с полууправляемыми алгоритмами обучения и алгоритмами обучения с подкреплением по мере углубления изучения машинного обучения и проблем, для решения которых его можно использовать.

Подробнее: Все, что вы должны знать о неконтролируемом обучении

Подходит ли R для машинного обучения?

Многие люди думают, что R хорош только для статистических вычислений. Однако вскоре они осознают свою ошибку. В R есть несколько положений, которые могут значительно упростить и ускорить реализацию алгоритмов машинного обучения.

R является одним из наиболее предпочтительных языков для проектов по науке о данных. Он поставляется с функциями визуализации, которые вы можете связать с другими языками. Эти функции помогают правильно исследовать данные перед их отправкой в ​​алгоритм автоматического обучения для дальнейшего применения и в то же время оценивать результаты алгоритма обучения.

Пакеты для реализации алгоритмов машинного обучения в R

1. Многомерное вменение с помощью цепных уравнений или пакета MICE в основном используется для реализации метода, достаточно способного обрабатывать отсутствующие данные. Он создает несколько значений замены, связанных с отсутствующими данными. В этом методе существует отдельная модель, которая приписывается или назначается каждой неполной или отсутствующей переменной.

Теперь вы можете легко связать его с полностью условной спецификацией. MICE можно использовать для назначения сочетания двоичных, непрерывных, упорядоченных категориальных и неупорядоченных категориальных данных. Он может атрибутировать двухуровневые данные в непрерывной форме и использовать пассивную атрибуцию для поддержания требуемой согласованности. Качество атрибуции проверяется путем реализации нескольких диагностических графиков.

2. Пакет rpart используется для выполнения рекурсивного порционирования в деревьях решений, алгоритмах классификации и регрессии. Эта процедура выполняется в два простых шага. Результатом этой процедуры является бинарное дерево. Отображение результатов, полученных с помощью rpart, осуществляется вызовом функции plot. rpart можно использовать как для классификации, так и для регрессии. Это помогает понять дисперсию, которая использует независимые переменные для воздействия на зависимые.

3. Пакет или подход случайного леса предусматривает создание нескольких деревьев решений. Каждое из этих деревьев питается наблюдениями. Конечный результат определяется результатом, который чаще всего появляется при различных наблюдениях.

4. Пакет Caret является коротким для обучения классификации и регрессии. Он используется, чтобы сделать прогнозное моделирование намного проще, чем обычно. Вы можете использовать курсор для проведения контролируемых экспериментов для определения оптимальных параметров. Несколько инструментов, к которым у вас будет доступ при использовании этого пакета, включают настройку модели, предварительную обработку данных, выбор функций и разделение данных среди других.

5. Вы можете использовать пакет e1071 для реализации машин опорных векторов (SVM) , наивного Байеса, пакетной кластеризации и преобразования Фурье среди других алгоритмов машинного обучения. SVM — одна из лучших функций e1071. Это позволяет пользователям работать с данными, которые не могут быть разделены по доступному им измерению. Пользователям нужны измерения для выполнения регрессии или классификации по измерениям, которые выше заданных.

6. Пакет nnet — это дополнение к языку R, которое подготавливает основу для создания классификаторов нейронных сетей. С помощью этого пакета вы можете создать только один слой узлов. Он упрощает все этапы процесса создания нейронной сети, включая подготовку данных, оценку точности модели и прогнозирование.

Узнайте больше: Лучшие языки программирования для машинного обучения

Заключение

В этом блоге мы обсудили связь между R и машинным обучением и то, как этот язык программирования можно использовать для реализации нескольких алгоритмов машинного обучения.

Если вам интересно узнать больше о машинном обучении, ознакомьтесь с дипломом PG IIIT-B и upGrad в области машинного обучения и искусственного интеллекта, который предназначен для работающих профессионалов и предлагает более 450 часов тщательного обучения, более 30 тематических исследований и заданий, IIIT- Статус B Alumni, более 5 практических практических проектов и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.