R 中的机器学习简介

R 是一种流行的数据分析和可视化工具。它也是一个功能强大的机器学习平台，提供了许多工具来创建和调整模型。在本文中，我们将介绍 R 中机器学习的基础知识和常见的技术。

机器学习基础

机器学习是一种使计算机从数据中学习的技术。通常，它的目标是预测或分类新数据，或者根据数据找出规律。机器学习的主要分类是监督学习和无监督学习。

监督学习

在监督学习中，我们有一些已经标记的数据，称为训练集，我们的目标是创建一个能够预测新的未标记数据的模型。在此过程中，我们通常分为训练集和测试集，以检查模型的准确性。

在 R 中，我们可以使用 caret 包来进行监督学习。以下是一个简单的例子，演示如何使用 caret 包来创建一个线性回归模型：

library(caret)

data(mtcars)

# 定义训练集与测试集
index <- createDataPartition(mtcars$mpg, p = 0.8, list = FALSE)
training <- mtcars[index,]
testing <- mtcars[-index,]

# 创建模型
model <- train(mpg ~ ., data = training, method = "lm")

# 使用测试集检验模型的准确性
predictions <- predict(model, testing)

无监督学习

在无监督学习中，我们没有标记的数据，目标是使用算法找出数据中的模式和关系。通常在数据探索和分析中使用聚类和降维技术。

在 R 中，我们可以使用 cluster 包来进行聚类。以下是一个简单的例子，演示如何使用 cluster 包来对 Iris 数据集进行聚类分析：

library(cluster)
library(datasets)

data(iris)

# 创建聚类模型
model <- kmeans(iris[,1:4], 3)

# 输出聚类结果
table(model$cluster, iris$Species)

机器学习算法

R 中有许多机器学习算法可供选择。以下是一些常见的算法：

• 线性回归（lm）：用于预测连续变量。
• 逻辑回归（glm）：用于分类问题。
• 决策树（tree）和随机森林（randomForest）：用于分类和回归问题。
• 支持向量机（e1071）：用于分类和回归问题。
• 神经网络（nnet）：用于预测和分类问题。
• K 近邻（knn）：用于分类和回归问题。
• 聚类（cluster）：用于无监督学习。

机器学习工具

R 中有很多机器学习工具可供使用。以下是我们推荐的一些：

• caret：用于建模和特征选择。
• mlr：用于建模、特征选择和模型对比。
• tidymodels：提供了一种整洁的界面来建模。
• keras：用于神经网络建模。
• tidyverse：用于数据探索与可视化。

结论

R 是一个强大的机器学习平台。无论您是一名从事数据科学的专业人士还是一名新手，R 提供了一些工具和算法来让您开始使用机器学习。通过使用适当的工具，您可以在 R 中轻松构建复杂的模型，并从数据中提取有价值的信息。