使用 R 進行機器學習：2022 年你需要知道的一切

R 是一種功能強大的編程語言，具有獨特的軟件環境，可免費使用統計計算和圖形。 這種能力使其成為使用最廣泛的語言之一，不僅用於統計計算，還用於數據分析。

R 的發展發生在 90 年代初，從那時起，它的用戶界面經歷了幾次改進。 它最初是一個基本的文本編輯器，後來變成了交互式 R Studio。 它最近一次使用 Jupyter Notebooks 進行的探險被視為其近三年之久的旅程中的重要一步。

多年來對 R 所做的改進歸功於遍布世界各地的 R 用戶社區所做的貢獻。 許多強大的軟件包不斷被添加到這種語言中，使其成為全球機器學習和數據科學社區中如此流行的語言。 一些軟件包包括 rpart、readr、MICE、caret 等。 我們將討論其中一些包如何在 R 中的機器學習實現中發揮重要作用。

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機器學習概述

如您所知，機器學習算法大致分為兩種類型——監督機器學習 (SML)算法和無監督機器學習 (UML)算法。 有監督的機器學習算法是那些使用帶有標籤的輸入來呈現的算法，它指示了所需的輸出。 SML 算法進一步分為具有數值輸出的回歸算法和具有分類輸出的分類算法。 另一方面，無監督學習算法是那些沒有標記輸入的算法。 這裡的重點是檢測未標記輸入中的數據結構。

隨著您深入研究機器學習及其可用於解決的問題，您還將遇到半監督學習算法和強化學習算法。

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R 適合機器學習嗎？

很多人認為 R 只適用於統計計算。 然而，他們很快就意識到自己的錯誤。 R 中有幾項規定可以使機器學習算法的實現更加簡單和快捷。

R 是數據科學項目最受歡迎的語言之一。 它帶有可視化功能，您可以將其與其他語言相關聯。 這些功能有助於在將數據發送到自動學習算法以供進一步應用之前以正確的方式探索數據，同時評估學習算法的結果。

在 R 中實現機器學習算法的包

1. 通過鍊式方程或 MICE 包進行的多元插補主要用於實現一種足以處理缺失數據的方法。 它創建與缺失數據相關的多個替換值。 在這種方法中，有一個單獨的模型被歸因或分配給每個不完整或缺失的變量。

您現在可以輕鬆地將其與完全條件規範相關聯。 MICE 可用於分配二進制、連續、有序分類和無序分類數據的混合。 它可以以連續形式對兩級數據進行歸因，並使用被動歸因來保持所需的一致性。 通過實施幾個診斷圖來檢查歸因質量。

2. rpart 包用於在決策樹、分類和回歸算法中執行遞歸分割。 該過程分兩個簡單的步驟進行。 這個過程的結果是一棵二叉樹。 在 rpart 的幫助下繪製結果是通過調用 plot 函數來完成的。 rpart 可用於執行分類和回歸。 它有助於理解使用自變量影響因變量的方差。

3. 隨機森林包或方法看到了幾個決策樹的創建。 這些樹中的每一棵都有觀察結果。 最終輸出由最常出現的不同觀察結果決定。

4. caret 包是分類和回歸訓練的簡稱。 它用於使預測建模比通常更簡單。 您可以使用插入符號進行受控實驗以確定最佳參數。 使用此軟件包時您可以使用的一些工具包括模型調整、數據預處理、特徵選擇和數據拆分等。

5. 您可以使用 e1071 包來實現支持向量機 (SVM) 、樸素貝葉斯、袋裝聚類和傅里葉變換等機器學習算法。 SVM 是 e1071 的最佳功能之一。 它允許用戶處理無法在提供給他們的維度上分離的數據。 用戶需要維度對高於給定維度的維度進行回歸或分類。

6. nnet 包是 R 語言的附加組件，為創建神經網絡分類器奠定了基礎。 您可以使用此包僅創建單層節點。 它簡化了作為神經網絡創建過程一部分的所有步驟，包括數據準備、模型準確性評估和預測。

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結論

在這篇博客中，我們討論了 R 和機器學習之間的關係，以及如何使用這種編程語言來實現多種機器學習算法。

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