introduzione
R è uno dei linguaggi di programmazione più famosi per l'analisi statistica e l'informatica.. Perché offre molte funzionalità, ricercatori e data scientist lo usano per la scienza dei dati e l'apprendimento automatico. Alcune di queste funzionalità includono librerie di visualizzazione interattiva, veloce e open source, esecuzione del codice senza compilatore, buona comunità e molti altri.
Uno dei motivi principali per cui sta diventando molto famoso è il gran numero di pacchetti R per progetti di data science., apprendimento automatico e intelligenza artificiale. Quando si utilizzano questi pacchetti, i modelli predittivi possono essere sviluppati in modo semplice ed efficiente. Questo blog elenca il 10 I migliori pacchetti R che dovresti conoscere 2021 per la scienza dei dati e l'apprendimento automatico.
Sommario
- Dplyr
- ggplot2
- KernLab
- esploratore di dati
- Cursore
- casualeForesta
- Lucente
- potenziare
- trama
- SuperML
Dplyr
È uno dei pacchetti R più utilizzati per le attività di data science e machine learning.. Questo pacchetto è stato scritto da Hadley Wickham. Viene utilizzato per risolvere compiti di manipolazione dei dati. Ha una serie di funzioni per la manipolazione dei dati. Chiamata anche grammatica di manipolazione dei dati. Ha una serie di verbi che ci aiutano a risolvere i compiti di manipolazione dei dati più impegnativi come mutare (), selezionare (), filtro (), riprendere (), organizzare ().
Per installare questo pacchetto, usa il seguente codice:
install.packages('dplyr')
Per maggiori informazioni, vedi il link qui sotto: Introduzione a dplyr
ggplot2
Uno dei pacchetti R più popolari e ampiamente utilizzati per la visualizzazione dei dati e l'analisi esplorativa dei dati. È possibile creare visualizzazioni di dati interattive con questo pacchetto. Fornisce una vasta gamma di bellissime trame che si prendono cura dei minimi dettagli e disegnano didascalie. Questo pacchetto funziona con una grammatica profonda chiamata “Grammatica dei grafici”. Fornisce un'ampia gamma di grafici come grafici a dispersione e grafici a bolle. I diagrammi di fluttuazione sono grafici, istogrammi, grafici di densità, box plot, diagrammi di violino, dendrogrammi e molti altri.
Per installare questo pacchetto, usa il seguente codice:
install.packages('gglpot2')
Di seguito sono riportati alcuni esempi di grafici che utilizzano questo pacchetto:
Per maggiori informazioni, vedi il link qui sotto: ggplot2
KernLab
Questo pacchetto è anche chiamato laboratorio di apprendimento automatico basato su kernel. Questo pacchetto viene utilizzato per la regressione, classificazione, riduzione dimensionale, rilevamento anomalie, raggruppamento. Se vuoi usare algoritmi che implicano un approccio basato sul kernel, puoi usarlo come SVM, algoritmo di classificazione, analisi delle funzionalità del kernel e molti altri. È ampiamente utilizzato per le implementazioni SVM. Ha una vasta gamma di funzioni del kernel, come per la funzione kernel polinomiale, possiamo usare polydot (), la funzione del kernel tangente iperbolica per tanhdot (), eccetera.
Per installare questo pacchetto, usa il seguente codice:
install.packages('kernlab')
Per maggiori informazioni, vedi il link qui sotto: pacchetto kernellab
esploratore di dati
Questo pacchetto R è uno dei più facili da usare per la scienza dei dati e l'apprendimento automatico. Questo pacchetto si concentra principalmente su tre obiettivi:
- Analisi esplorativa dei dati
- Ingegneria delle funzioni
- rapporto sui dati
Questo pacchetto ha automatizzato l'analisi esplorativa dei dati per la modellazione predittiva e le attività di analisi visualizzando ogni caratteristica presente nel nostro set di dati.
Per installare questo pacchetto, usa il seguente codice:
install.packages("Esplora dati")
Per trovare un'ampia panoramica del nostro set di dati, possiamo usare il seguente codice:
introdurre(dati)
Per visualizzare la tabella precedente, usa il seguente codice:
trama_introduzione(dati)
Per maggiori informazioni, vedi il link qui sotto: Introduzione a DataExplorer
Cursore
Questo è anche chiamato formazione di classificazione e regressione.. È uno dei migliori pacchetti per attività di data science e machine learning. Contiene un insieme di funzioni utilizzate per creare modelli predittivi. Ha altre caratteristiche, così come la selezione delle caratteristiche, suddivisione dei dati, pre-elaborazione dei dati, vestibilità del modello, importanza delle funzionalità e molto altro.
Per installare questo pacchetto, usa il seguente codice:
install.packages('accento circonflesso')
Per maggiori informazioni, vedi il link qui sotto: punto di inserimento del pacchetto
casualeForesta
Random Forest è uno dei pacchetti R più popolari per l'apprendimento automatico.. Questo pacchetto viene utilizzato per creare foreste casuali in R. Può essere utilizzato sia per attività di classificazione che di regressione. Possiamo anche usarlo per addestrare valori mancanti e valori anomali. Questo pacchetto utilizza l'algoritmo della foresta casuale di Breiman per costruire alberi decisionali..
Per trovare un'ampia panoramica del nostro set di dati, possiamo usare il seguente codice:
install.packages('foresta casuale')
Per maggiori informazioni, vedi il link qui sotto: foresta casuale
Lucente
È un pacchetto R utilizzato per creare un'applicazione Web interattiva per la scienza dei dati. Ci aiuta a creare applicazioni web R senza troppi sforzi. Shiny crea applicazioni Web che vengono distribuite sul Web utilizzando il tuo server o i servizi di hosting Shiny R. Le funzionalità di Shiny R includono la creazione di un'applicazione con una minore conoscenza degli strumenti Web, fornisce viste dal vivo, funzioni di rendering e molto altro.
Esempio di applicazione web con shiny:
Per maggiori informazioni, vedi il link qui sotto: Lucente
potenziare
Questo pacchetto viene utilizzato nella scienza dei dati per pacchetti boost basati su modello e dispone di un algoritmo di discesa del gradiente funzionale per ottimizzare gli alberi decisionali. Fornisce inoltre un modello di interazione per dati di dimensioni potenzialmente elevate..
Per installare questo pacchetto, usa il seguente codice:
install.packages('stimolare')
Per maggiori informazioni, vedi il link qui sotto: potenziare
trama
È una libreria di grafici che crea grafici interattivi. È un'interfaccia di alto livello per plotly.js, basato su d3.js. Fornisce un'interfaccia utente facile da usare per generare eleganti grafici D3 interattivi. Questi grafici interattivi forniscono molte funzionalità, come la possibilità di ingrandire e rimpicciolire la grafica, passa il mouse sopra un punto per ulteriori informazioni, filtrare i dati e molto altro.
Fornisce un esempio di grafici come i grafici a dispersione, diagrammi a linee, grafici a barre, carrelli circolari, diagrammi a bolle, box plot, istogrammi, Barre di errore, diagrammi di violino e molto altro.
Per maggiori informazioni, vedi il link qui sotto: trama
SuperML
Superml è uno dei famosi pacchetti R per l'intelligenza artificiale che fornisce un'interfaccia standard ai client che utilizzano i dialetti di programmazione Python e R per creare modelli di intelligenza artificiale.. Questo pacchetto fornisce essenzialmente i punti salienti dell'interfaccia Scikit Learn and predict per la preparazione di modelli di intelligenza artificiale in R. Oltre a costruire modelli di IA, ci sono funzionalità utili per eseguire l'ingegneria delle funzioni.
Per installare questo pacchetto, usa il seguente codice:
install.packages('superml')
Per maggiori informazioni, vedi il link qui sotto: SuperML
Grazie per aver letto questo articolo e per la tua pazienza.. Lasciami nella sezione commenti sui commenti. Condividi questo articolo, mi darà la motivazione per scrivere più blog per la comunità di data science.
Grazie per aver letto questo. se ti piace questo articolo, Condividi con i tuoi amici. In caso di qualsiasi suggerimento / dubbio, commenta qui sotto.
Identificazione e-mail: [e-mail protetta]
Seguimi su LinkedIn: LinkedIn
Il supporto mostrato in questo articolo non è di proprietà di DataPeaker e viene utilizzato a discrezione dell'autore.
