Comment les techniques d’apprentissage automatique peuvent-elles améliorer l’analyse des données dans R ?

1 Concepts de base

Les techniques d’apprentissage automatique peuvent être classées en deux types : supervisées et non supervisées. L’apprentissage supervisé implique la formation d’un modèle pour apprendre la relation entre les caractéristiques d’entrée et les étiquettes de sortie, telles que la prédiction du prix d’une maison en fonction de sa taille, de son emplacement et de ses commodités. L’apprentissage non supervisé consiste à trouver des modèles ou des structures dans les données sans étiquettes prédéfinies, telles que le regroupement des clients en fonction de leur comportement d’achat ou de leurs préférences. R fournit de nombreux packages et fonctions pour les deux types de techniques d’apprentissage automatique, telles que caret, mlr, e1071, cluster et factoextra.

2 Préparation des données

Avant d’appliquer toute technique d’apprentissage automatique, il est essentiel de préparer correctement les données. Cela inclut le nettoyage, la transformation, la mise à l’échelle et l’encodage des données pour les adapter à l’algorithme ou au modèle choisi. Par exemple, des valeurs manquantes, des valeurs aberrantes ou des erreurs peuvent affecter les performances et la précision du modèle, elles doivent donc être traitées ou supprimées. De même, les variables catégorielles doivent être codées en valeurs numériques, telles que l’utilisation d’un codage à chaud unique ou d’un codage d’étiquette. R offre de nombreuses fonctions et packages pour la préparation des données, tels que tidyr, dplyr, stringr et forcats.

3 Sélection du modèle

Une autre étape importante de l’apprentissage automatique consiste à sélectionner le modèle approprié pour les données et le problème. De nombreux facteurs doivent être pris en compte lors du choix d’un modèle, tels que le type et la taille des données, la complexité et l’interprétabilité du modèle, le coût et le temps de calcul, ainsi que les mesures et les critères d’évaluation. Par exemple, la régression linéaire est un modèle simple et interprétable pour la sortie continue, mais elle peut ne pas saisir les relations ou les interactions non linéaires. D’autre part, les réseaux neuronaux sont des modèles puissants et flexibles pour des problèmes complexes, mais ils peuvent nécessiter plus de données et de calcul, et ils peuvent être plus difficiles à expliquer. R fournit de nombreuses fonctions et packages pour la sélection de modèles, tels que glm, nnet, rpart, randomForest et xgboost.

4 Validation du modèle

Une fois qu’un modèle est sélectionné et formé, il est nécessaire de valider sa performance et sa capacité de généralisation. Cela signifie tester dans quelle mesure le modèle peut prédire ou classer des données nouvelles ou invisibles qui n’ont pas été utilisées pour la formation. Une méthode courante consiste à diviser les données en ensembles d’apprentissage et de test, et à utiliser l’ensemble de tests pour mesurer l’exactitude, la précision, le rappel ou d’autres mesures du modèle. Une autre méthode consiste à utiliser la validation croisée, qui consiste à diviser les données en plusieurs plis et à utiliser chaque pli comme ensemble de test tout en utilisant le reste comme ensemble d’apprentissage. R fournit de nombreuses fonctions et packages pour la validation de modèles, tels que confusionMatrix, roc, caret et cvTools.

5 Amélioration du modèle

Après validation du modèle, il est possible d’améliorer ses performances en ajustant ses paramètres ou hyperparamètres. Les paramètres sont les valeurs que le modèle apprend des données, telles que les coefficients ou les poids. Les hyperparamètres sont les valeurs qui contrôlent le comportement du modèle, telles que le taux d’apprentissage, le nombre d’arbres ou la profondeur de l’arbre. Le réglage des paramètres ou des hyperparamètres peut aider à optimiser l’ajustement du modèle, à réduire le surajustement ou le sous-ajustement et à augmenter sa précision ou sa robustesse. R fournit de nombreuses fonctions et packages pour l’amélioration du modèle, tels que optim, tune, caret et mlr.

6 Déploiement de modèles

La dernière étape de l’apprentissage automatique consiste à déployer le modèle dans un environnement de production, où il peut être utilisé pour effectuer des prédictions ou des classifications sur de nouvelles données. Cela peut impliquer l’enregistrement du modèle en tant que fichier, son exportation vers une base de données ou son intégration à une application Web ou mobile. Le déploiement du modèle nécessite également une surveillance et une maintenance, telles que la mise à jour du modèle avec de nouvelles données, l’évaluation de ses performances et la résolution des problèmes ou des erreurs. R fournit de nombreuses fonctions et packages pour le déploiement de modèles, tels que saveRDS, readRDS, plombier et shiny.

7 Voici ce qu’il faut prendre en compte

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