Los 20 mejores paquetes de aprendizaje automático de R para consultar ahora

Casi todos los científicos de datos novatos y los desarrolladores de aprendizaje automático están confundidos acerca de elegir un lenguaje de programación. Siempre preguntan qué lenguaje de programación será mejor para su proyecto de ciencia de datos y . O optaremos por python, R o MatLab. Bueno, la elección de un depende de las preferencias de los desarrolladores y los requisitos del sistema. Entre otros lenguajes de programación, R es uno de los lenguajes de programación más potenciales y espléndidos que tiene varios paquetes de aprendizaje automático de R para proyectos de ciencia de datos, inteligencia artificial y aprendizaje automático.

Como consecuencia, uno puede desarrollar su proyecto sin esfuerzo y de manera eficiente utilizando estos paquetes de aprendizaje automático de R. Según una encuesta de Kaggle, R es uno de los lenguajes de aprendizaje automático de código abierto más populares.

Los mejores paquetes de aprendizaje automático de R

R es un lenguaje de código abierto para que las personas puedan contribuir desde cualquier parte del mundo. Puede usar una caja negra en su código, que está escrito por otra persona. En R, esta caja negra se denomina paquete. El paquete no es más que un código preescrito que puede ser utilizado repetidamente por cualquier persona. A continuación, mostramos los 20 mejores paquetes de aprendizaje automático de R.

1. CUIDADO

quilateEl paquete CARET se refiere al entrenamiento de clasificación y regresión. La tarea de este paquete CARET es integrar el entrenamiento y la predicción de un modelo. Es uno de los mejores paquetes de R para aprendizaje automático y ciencia de datos.

Los parámetros se pueden buscar integrando varias funciones para calcular el rendimiento general de un modelo dado utilizando el método de búsqueda de cuadrícula de este paquete. Después de completar con éxito todas las pruebas, la búsqueda de cuadrícula finalmente encuentra las mejores combinaciones.

Después de instalar este paquete, el desarrollador puede ejecutar nombres (getModelInfo ()) para ver las 217 funciones posibles que se pueden ejecutar a través de una sola función. Para construir un modelo predictivo, el paquete CARET usa una función train (). La sintaxis de esta función:

entrenar (fórmula, datos, método)

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2. randomForest

randomForest

RandomForest es uno de los paquetes R más populares para el aprendizaje automático. Este paquete de aprendizaje automático de R se puede emplear para resolver tareas de regresión y clasificación. Además, se puede utilizar para entrenar valores perdidos y valores atípicos.

Este paquete de aprendizaje automático con R generalmente se usa para generar múltiples números de árboles de decisión. Básicamente, toma muestras aleatorias. Y luego, las observaciones se incluyen en el árbol de decisiones. Finalmente, el resultado común que proviene del árbol de decisiones es el resultado final. La sintaxis de esta función:

randomForest (fórmula=, datos=)

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3. e1071

e1071

Este e1071 es uno de los paquetes R más utilizados para el aprendizaje automático. Con este paquete, un desarrollador puede implementar máquinas de vectores de soporte (SVM), cálculo de la ruta más corta, agrupación en bolsas, clasificador Naive Bayes, transformada de Fourier de tiempo corto, agrupación difusa, etc.

Por ejemplo, para los datos de IRIS, la sintaxis de SVM es:

svm (Especies Sepal.Length + Sepal.Width, datos= iris)

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4. Rpart

rpart

Rpart significa entrenamiento recursivo de partición y regresión. Este paquete R para aprendizaje automático puede realizar ambas tareas: clasificación y regresión. Actúa mediante un paso de dos etapas. El modelo de salida es un árbol binario. La función plot () se utiliza para trazar el resultado de salida. Además, existe una función alternativa, la función prp (), que es más flexible y poderosa que una función básica de plot ().

La función rpart () se utiliza para establecer una relación entre variables independientes y dependientes. La sintaxis es:

rpart (fórmula, datos=, método=, control=)

donde la fórmula es la combinación de variables independientes y dependientes, datos es el nombre del conjunto de datos, el método es el objetivo y el control es el requisito de su sistema.

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5. KernLab

Si desea desarrollar su proyecto basado en basados ​​en kernel , puede usar este paquete R para aprendizaje automático. Este paquete se utiliza para SVM, análisis de características del kernel, algoritmo de clasificación, primitivas de productos punto, proceso gaussiano y muchos más. KernLab se usa ampliamente para implementaciones de SVM.

Hay varias funciones de kernel disponibles. Algunas funciones del kernel se mencionan aquí: polydot (función de kernel polinomial), tanhdot (función de kernel tangente hiperbólica), laplacedot (función de kernel laplaciana), etc. Estas funciones se utilizan para realizar problemas de reconocimiento de patrones. Pero los usuarios pueden usar sus funciones del kernel en lugar de las funciones predefinidas del kernel.

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6. nnet

nnetSi desea desarrollar su utilizando la red neuronal artificial (ANN), este paquete nnet podría ayudarlo. Es uno de los paquetes de redes neuronales más populares y fáciles de implementar. Pero es una limitación que es una sola capa de nodos.

La sintaxis de este paquete es:

nnet (fórmula, datos, tamaño)

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7. dplyr

Uno de los paquetes R más utilizados para la ciencia de datos. Además, proporciona algunas funciones fáciles de usar, rápidas y consistentes para la manipulación de datos. Hadley Wickham escribe este paquete de programación r para ciencia de datos. Este paquete consta de un conjunto de verbos, es decir, mutar (), seleccionar (), filtrar (), resumir () y organizar ().

Para instalar este paquete, hay que escribir este código:

install.packages (“dplyr”)

Y para cargar este paquete, debes escribir esta sintaxis:

biblioteca (dplyr)

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8. ggplot2

Otro de los paquetes R de framework de gráficos más elegantes y estéticos para ciencia de datos es ggplot2. Es un sistema de creación de gráficos basado en la gramática de los gráficos. La sintaxis de instalación de este paquete de ciencia de datos es:

install.packages (“ggplot2”)

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9. Wordcloud

wordCloud

Cuando una sola imagen consta de miles de palabras, se llama Wordcloud. Básicamente, es una visualización de datos de texto. Este paquete de aprendizaje automático que usa R se usa para crear una representación de palabras, y el desarrollador puede personalizar Wordcloud según sus preferencias, como organizar las palabras al azar o palabras de la misma frecuencia juntas o palabras de alta frecuencia en el centro, etc.

En el lenguaje de aprendizaje automático de R, hay dos bibliotecas disponibles para crear wordcloud: Wordcloud y Worldcloud2. Aquí mostraremos la sintaxis de WordCloud2. Para instalar WordCloud2, debe escribir:

1. require (devtools)
2. install_github (“lchiffon / wordcloud2”)

O puedes usarlo directamente:

biblioteca (wordcloud2)

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10. tidyr

Otro paquete r ampliamente utilizado para la ciencia de datos es tidyr. El objetivo de esta programación r para la ciencia de datos es ordenar los datos. En orden, la variable se coloca en la columna, la observación se coloca en la fila y el valor en la celda. Este paquete describe una forma estándar de ordenar datos.

Para la instalación, puede utilizar este fragmento de código:

install.packages (“tidyr”)

Para cargar, el código es:

biblioteca (tidyr)

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11. brillante

El paquete R, Shiny, es uno de los marcos de aplicaciones web para la ciencia de datos. Ayuda a crear aplicaciones web desde R sin esfuerzo. El desarrollador puede instalar el software en cada sistema cliente o cab alojar una página web. Además, el desarrollador puede crear paneles de control o incrustarlos en documentos de R Markdown.

Además, las aplicaciones Shiny se pueden ampliar con varios lenguajes de secuencias de comandos como widgets html, temas CSS y acciones de . En una palabra, podemos decir que este paquete es una combinación del poder computacional de R con la interactividad de la web moderna.

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12. tm

No hace falta decir que la minería de texto es una emergente actualidad. Este paquete de aprendizaje automático de R proporciona un marco para resolver tareas de minería de texto. En una aplicación de minería de texto, es decir, análisis de opiniones o clasificación de noticias, un desarrollador tiene varios tipos de trabajo tedioso como eliminar palabras no deseadas e irrelevantes, eliminar signos de puntuación, eliminar palabras vacías y muchas más.

El paquete tm contiene varias funciones flexibles para hacer su trabajo sin esfuerzo como removeNumbers (): para eliminar Numbers del documento de texto dado, weightTfIdf (): para la frecuencia del término y la frecuencia inversa del documento, tm_reduce (): para combinar transformaciones, removePunctuation () para eliminar los signos de puntuación del documento de texto dado y muchos más.

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13. Paquete MICE

Ratones

El paquete de aprendizaje automático con R, MICE se refiere a la imputación multivariante a través de secuencias encadenadas. Casi todo el tiempo, el desarrollador del proyecto se enfrenta a un problema común con el que es el valor que falta. Este paquete se puede utilizar para imputar los valores perdidos utilizando varias técnicas.

Este paquete contiene varias funciones, como inspeccionar patrones de datos faltantes, diagnosticar la calidad de los valores imputados, analizar conjuntos de datos completos, almacenar y exportar datos imputados en varios formatos, y muchos más.

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14. igraph

igraph

El paquete de análisis de red, igraph, es uno de los poderosos paquetes R para ciencia de datos. Es una colección de herramientas de análisis de red potentes, eficientes, fáciles de usar y portátiles. Además, este paquete es de código abierto y gratuito. Además, igraphn se puede programar en Python, C / C ++ y Mathematica.

Este paquete tiene varias funciones para generar gráficos aleatorios y regulares, visualización de un gráfico, etc. Además, puede trabajar con su gráfico grande usando este paquete R. Hay algunos requisitos para usar este paquete: para Linux, se necesita un compilador C y C ++.

La instalación de este paquete de programación R para ciencia de datos es:

install.packages (“igraph”)

Para cargar este paquete, debe escribir:

biblioteca (igraph)

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15. ROCR

El paquete R para ciencia de datos, ROCR, se utiliza para visualizar el rendimiento de los clasificadores de puntuación. Este paquete es flexible y fácil de usar. Solo se necesitan tres comandos y valores predeterminados para los parámetros opcionales. Este paquete se utiliza para desarrollar curvas de rendimiento 2D con parámetros de corte. En este paquete, hay varias funciones como predicción (), que se utilizan para crear objetos de predicción, rendimiento () utilizado para crear objetos de rendimiento, etc.

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16. DataExplorer

El paquete DataExplorer es uno de los paquetes R más fáciles de usar para la ciencia de datos. Entre las numerosas tareas de ciencia de datos, el análisis exploratorio de datos (EDA) es una de ellas. En el análisis de datos exploratorios, el analista de datos debe prestar más atención a los datos. No es un trabajo fácil verificar o manejar datos manualmente o usar una codificación deficiente. Se necesita la automatización del análisis de datos.

Este paquete R para ciencia de datos proporciona automatización de la exploración de datos. Este paquete se utiliza para escanear y analizar cada variable y visualizarlas. Es útil cuando el conjunto de datos es masivo. Por lo tanto, el análisis de datos puede extraer el conocimiento oculto de los datos de manera eficiente y sin esfuerzo.

El paquete se puede instalar desde CRAN directamente usando el siguiente código:

install.packages (“DataExplorer”)

Para cargar este paquete R, debe escribir:

biblioteca (DataExplorer)

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17. mlr

Uno de los paquetes más increíbles de aprendizaje automático de R es el paquete mlr. Este paquete es el cifrado de varias tareas de aprendizaje automático. Eso significa que puede realizar varias tareas usando un solo paquete, y no necesita usar tres paquetes para tres tareas diferentes.

El paquete mlr es una interfaz para numerosas técnicas de clasificación y regresión. Las técnicas incluyen descripciones de parámetros legibles por máquina, agrupamiento, remuestreo genérico, filtrado, extracción de características y muchas más. Además, se pueden realizar operaciones paralelas.

Para la instalación, debe utilizar el siguiente código:

install.packages (“mlr”)

Para cargar este paquete:

biblioteca (mlr)

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18. arules

El paquete, arules (reglas de asociación minera y conjuntos de elementos frecuentes), es un paquete de aprendizaje automático de R ampliamente utilizado. Al usar este paquete, se pueden realizar varias operaciones. Las operaciones son la representación y análisis de transacciones de datos y patrones y manipulación de datos. Las implementaciones en C de los algoritmos de minería de asociaciones Apriori y Eclat también están disponibles.

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19. mboost

Otro paquete de aprendizaje automático de R para la ciencia de datos es mboost. Este paquete de refuerzo basado en modelos tiene un algoritmo funcional de descenso de gradiente para optimizar las funciones generales de riesgo mediante la utilización de árboles de regresión o estimaciones de mínimos cuadrados por componentes. Además, proporciona un modelo de interacción para datos potencialmente de alta dimensión.

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20. fiesta

Otro paquete de aprendizaje automático con R es party. Esta caja de herramientas computacional se utiliza para particiones recursivas. La función principal o núcleo de este paquete de aprendizaje automático es ctree (). Es una función muy utilizada que reduce el tiempo de entrenamiento y el sesgo.

La sintaxis de ctree () es:

 ctree (fórmula, datos)

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Pensamientos finales

que utiliza métodos estadísticos y gráficos para explorar datos. No hace falta decir que este lenguaje tiene varios paquetes de aprendizaje automático de R, una herramienta RStudio increíble y una sintaxis fácil de entender para desarrollar avanzados . En un paquete de R ml, hay algunos valores predeterminados. Antes de aplicarlo a su programa, debe conocer en detalle las distintas opciones. Al utilizar estos paquetes de aprendizaje automático, cualquiera puede crear un modelo de ciencia de datos o aprendizaje automático eficiente. Por último, R es un lenguaje de código abierto y sus paquetes están creciendo continuamente.

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