R ile Makine Öğrenimi: 2022'de Bilmeniz Gereken Her Şey

R, istatistiksel hesaplama ve grafiklerin ücretsiz kullanımı için benzersiz bir yazılım ortamına sahip güçlü bir programlama dilidir. Bu yetenek, onu yalnızca istatistiksel hesaplama için değil, aynı zamanda veri analizi için de en yaygın kullanılan diller arasında yapar.

R'nin gelişimi 90'ların başında gerçekleşti ve o zamandan beri kullanıcı arayüzü çeşitli iyileştirmelerden geçti. Başlangıçta, bir süre sonra etkileşimli R Studio'ya dönüşen ilkel bir metin düzenleyiciydi. Jupyter Notebooks ile yaptığı en son keşif gezisi, yaklaşık otuz yıllık yolculuğunda önemli bir adım olarak görülüyor.

Yıllar içinde R'de yapılan iyileştirmeler, bu dünyanın uzunluğuna ve genişliğine yayılmış R kullanıcıları topluluğu tarafından yapılan katkılardan kaynaklanmaktadır. Bu dile sürekli olarak birçok güçlü paket eklendi ve bu da onu dünya çapındaki makine öğrenimi ve veri bilimi toplulukları arasında bu kadar popüler bir dil haline getirdi. Paketlerden bazıları rpart, readr, MICE, caret ve diğerlerini içerir. Bu paketlerden birkaçının R'de makine öğreniminin uygulanmasında nasıl önemli bir rol oynadığını tartışacağız.

Kontrol edin: Yeni Başlayanlar İçin 6 İlginç R Projesi Fikri

Makine Öğrenimine Genel Bakış

Bildiğiniz gibi, makine öğrenimi algoritmaları genel olarak iki türe ayrılır - denetimli makine öğrenimi (SML) algoritmaları ve denetimsiz makine öğrenimi (UML) algoritmaları. Denetimli makine öğrenimi algoritmaları, istenen çıktının bir göstergesi olan etiketli girdiler kullanılarak sunulanlardır. SML algoritmaları ayrıca sayısal çıktısı olan regresyon algoritmaları ve kategorik çıktısı olan sınıflandırma algoritmaları olarak ikiye ayrılır. Öte yandan, denetimsiz öğrenme algoritmaları, etiketli girdileri olmayanlardır. Buradaki odak, etiketlenmemiş girdideki veri yapısını tespit etmektir.

Makine öğrenimi çalışmanızı ve çözmek için kullanılabilecek sorunları derinleştirdikçe yarı denetimli öğrenme algoritmaları ve pekiştirmeli öğrenme algoritmalarıyla da karşılaşacaksınız.

Devamını oku: Denetimsiz Öğrenme Hakkında Bilmeniz Gereken Her Şey

R, makine öğrenimi için doğru mu?

Birçok insan R'nin yalnızca istatistiksel hesaplama için iyi olduğunu düşünüyor. Ancak çok geçmeden hatalarını anlarlar. R'de, makine öğrenimi algoritmalarının uygulanmasını çok daha basit ve hızlı hale getirebilecek çeşitli hükümler vardır.

R, veri bilimi projeleri için en çok tercih edilen diller arasındadır. Diğer dillerle ilişkilendirebileceğiniz görselleştirme özellikleri ile birlikte gelir. Bu özellikler, verilerin daha fazla uygulama için otomatik bir öğrenme algoritmasına gönderilmeden önce doğru şekilde keşfedilmesine ve aynı zamanda öğrenme algoritması sonuçlarının değerlendirilmesine yardımcı olur.

R'de makine öğrenimi algoritmalarını uygulamak için paketler

1. Zincirleme denklemler veya MICE paketi tarafından çok değişkenli atama, çoğunlukla eksik verileri işlemeye yetecek kadar yetenekli bir yöntemi uygulamak için kullanılır. Eksik verilerle ilgili birden çok değiştirme değeri oluşturur. Bu yöntemde, eksik veya eksik her değişkene atfedilen veya atanan ayrı bir model vardır.

Artık bunu Tam Koşullu Belirtim ile kolayca ilişkilendirebilirsiniz. MICE, ikili, sürekli, sıralı kategorik ve sırasız kategorik verilerin bir karışımını atamak için kullanılabilir. İki seviyeli verileri sürekli biçimde ilişkilendirebilir ve gerekli tutarlılığı korumak için pasif ilişkilendirme kullanabilir. İlişkilendirme kalitesi, birkaç tanılama grafiği uygulanarak incelenir.

2. rpart paketi, karar ağaçlarında, sınıflandırma ve regresyon algoritmalarında özyinelemeli bölümleme yapmak için kullanılır. Bu prosedür iki basit adımda gerçekleştirilir. Bu prosedürün sonucu bir ikili ağaçtır. Rpart yardımıyla elde edilen sonuçların çizimi, plot fonksiyonu çağrılarak yapılır. rpart, sınıflandırmanın yanı sıra regresyon yapmak için kullanılabilir. Bağımlı değişkenleri etkilemek için bağımsız değişkenleri kullanan varyansı anlamada yardımcı olur.

3. Rastgele orman paketi veya yaklaşımı, birkaç karar ağacının oluşturulmasını görür. Bu ağaçların her biri gözlemlerle beslenir. Nihai çıktı, en yaygın olarak farklı gözlemlerle ortaya çıkan sonuç tarafından belirlenir.

4. Şapka paketi, sınıflandırma ve regresyon eğitimi için kısadır. Tahmine dayalı modellemeyi genellikle olduğundan çok daha basit hale getirmek için kullanılır. Optimum parametreleri belirlemek için kontrollü deneyler yapmak için şapka işareti kullanabilirsiniz. Bu paketi kullanırken erişebileceğiniz birkaç araç arasında model ayarlama, veri ön işleme, özellik seçimi ve diğerleri arasında veri bölme bulunur.

5. Diğer makine öğrenimi algoritmaları arasında Destek Vektör Makineleri (SVM) , Naive Bayes, Torbalı Kümeleme ve Fourier Dönüşümünü uygulamak için e1071 paketini kullanabilirsiniz. SVM, e1071'in en iyi özelliklerinden biridir. Kullanıcıların, kendilerine sunulan boyutta ayrılamayan veriler üzerinde çalışmasına olanak tanır. Kullanıcılar, verilenlerden daha yüksek olan boyutlar üzerinde regresyon veya sınıflandırma yapmak için boyutlara ihtiyaç duyar.

6. nnet paketi, sinir ağı sınıflandırıcıları oluşturmak için zemin hazırlayan R dilinin bir eklentisidir. Bu paketle yalnızca tek bir düğüm katmanı oluşturabilirsiniz. Veri hazırlama, modelin doğruluğunun değerlendirilmesi ve tahminlerde bulunulması dahil, sinir ağı oluşturma sürecinin bir parçası olan tüm adımları basitleştirir.

Daha fazlasını öğrenin: Makine Öğrenimi için En İyi Programlama Dilleri

Çözüm

Bu blogda, R ile makine öğrenimi arasındaki ilişkiyi ve bu programlama dilinin çeşitli makine öğrenimi algoritmalarını uygulamak için nasıl kullanılabileceğini tartıştık.

Makine öğrenimi hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, çalışan profesyoneller için tasarlanmış ve 450+ saat zorlu eğitim, 30'dan fazla vaka çalışması ve ödev, IIIT- sunan IIIT-B & upGrad'ın Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka PG Diplomasına göz atın. B Mezun statüsü, 5+ pratik uygulamalı bitirme projesi ve en iyi firmalarla iş yardımı.