使用 R 进行机器学习：2022 年你需要知道的一切

R 是一种功能强大的编程语言，具有独特的软件环境，可免费使用统计计算和图形。 这种能力使其成为使用最广泛的语言之一，不仅用于统计计算，还用于数据分析。

R 的发展发生在 90 年代初，从那时起，它的用户界面经历了几次改进。 它最初是一个基本的文本编辑器，后来变成了交互式 R Studio。 它最近一次使用 Jupyter Notebooks 进行的探险被视为其近三年之久的旅程中的重要一步。

多年来对 R 所做的改进归功于遍布世界各地的 R 用户社区所做的贡献。 许多强大的软件包不断被添加到这种语言中，使其成为全球机器学习和数据科学社区中如此流行的语言。 一些软件包包括 rpart、readr、MICE、caret 等。 我们将讨论其中一些包如何在 R 中的机器学习实现中发挥重要作用。

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机器学习概述

如您所知，机器学习算法大致分为两种类型——监督机器学习 (SML)算法和无监督机器学习 (UML)算法。 有监督的机器学习算法是那些使用带有标签的输入来呈现的算法，它指示了所需的输出。 SML 算法进一步分为具有数值输出的回归算法和具有分类输出的分类算法。 另一方面，无监督学习算法是那些没有标记输入的算法。 这里的重点是检测未标记输入中的数据结构。

随着您深入研究机器学习及其可用于解决的问题，您还将遇到半监督学习算法和强化学习算法。

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R 适合机器学习吗？

很多人认为 R 只适用于统计计算。 然而，他们很快就意识到自己的错误。 R 中有几项规定可以使机器学习算法的实现更加简单和快捷。

R 是数据科学项目最受欢迎的语言之一。 它带有可视化功能，您可以将其与其他语言相关联。 这些功能有助于在将数据发送到自动学习算法以供进一步应用之前以正确的方式探索数据，同时评估学习算法的结果。

在 R 中实现机器学习算法的包

1. 通过链式方程或 MICE 包进行的多元插补主要用于实现一种足以处理缺失数据的方法。 它创建与缺失数据相关的多个替换值。 在这种方法中，有一个单独的模型被归因或分配给每个不完整或缺失的变量。

您现在可以轻松地将其与完全条件规范相关联。 MICE 可用于分配二进制、连续、有序分类和无序分类数据的混合。 它可以以连续形式对两级数据进行归因，并使用被动归因来保持所需的一致性。 通过实施几个诊断图来检查归因质量。

2. rpart 包用于在决策树、分类和回归算法中执行递归分割。 该过程分两个简单的步骤进行。 这个过程的结果是一棵二叉树。 在 rpart 的帮助下绘制结果是通过调用 plot 函数来完成的。 rpart 可用于执行分类和回归。 它有助于理解使用自变量影响因变量的方差。

3. 随机森林包或方法看到了几个决策树的创建。 这些树中的每一棵都有观察结果。 最终输出由最常出现的不同观察结果决定。

4. caret 包是分类和回归训练的简称。 它用于使预测建模比通常更简单。 您可以使用插入符号进行受控实验以确定最佳参数。 使用此软件包时您可以使用的一些工具包括模型调整、数据预处理、特征选择和数据拆分等。

5. 您可以使用 e1071 包来实现支持向量机 (SVM) 、朴素贝叶斯、袋装聚类和傅里叶变换等机器学习算法。 SVM 是 e1071 的最佳功能之一。 它允许用户处理无法在提供给他们的维度上分离的数据。 用户需要维度对高于给定维度的维度进行回归或分类。

6. nnet 包是 R 语言的附加组件，为创建神经网络分类器奠定了基础。 您可以使用此包仅创建单层节点。 它简化了作为神经网络创建过程一部分的所有步骤，包括数据准备、模型准确性评估和预测。

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结论

在这篇博客中，我们讨论了 R 和机器学习之间的关系，以及如何使用这种编程语言来实现多种机器学习算法。

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