Примеры кода на R — различия между версиями

Материал из Викиконспекты
Перейти к: навигация, поиск
(Подробнее про MICE)
м (Однообразие)
Строка 52: Строка 52:
  
 
Стандартный процесс работы выглядит так:
 
Стандартный процесс работы выглядит так:
−
  <font color="gray"># Import library</font>
+
  <font color="gray"># Load the dependencies</font>
 
  library(mice)
 
  library(mice)
 
   
 
   

Версия 18:35, 29 ноября 2020

Особенности написания кода на R

Язык R изначально создавался как язык программирования для работы с графикой и статистической обработки данных. Поэтому он отличается большим количеством реализованных статистических алгоритмов, на основе которых можно создавать модели и алгоритмы машинного обучения.

Язык постоянно расширяется за счёт новых библиотек (пакетов). Для импорта одного пакета необходимо прописать в файле следующие строки: 

 install.packages("packageName")
 require("packageName")

Для того чтобы импортировать пакет с его зависимостями в код следует включить следующие строки: 

 library("packageName")

Описание известных пакетов

Для языка R написано много пакетов, каждый из которых предназначен для решения определенного круга проблем. Например, для обработки данных или реализации основных алгоритмов. В статье представлено несколько наиболее часто используемых пакетов.

Пакеты для обработки данных

Pipelearner

Пакет Pipelearner[1] предоставляет базовые возможности для разбиения набора данных на блоки для обучения моделей. В основе пакета лежит концепция работы конвейера. Принцип работы очень прост и описывается 3 шагами:

  1. Инициализация
    Функция pipelearner() инициализирует новый объект, который используется в следующих функциях обработки. На этом этапе необходимо указать датасет, с которым мы работаем. Также можно сразу указать обучающие модели, которые мы планируем использовать, и модель данных, которую собираемся предсказывать.
  2. Настройка
    Для настройки есть 3 основных функции:
    • learn_cvpairs() отвечает за кросс-валидацию. Функция генерирует набор пар из тестовой и обучающей выборки на основе входного датасета.
    В качестве ядра можно использовать crossv_mc (случайные разбиения), crossv_kfold (k-fold кросс-валидация) или crossv_loo (leave-one-out разбиения) из пакета modelr[2]. Если данных способов недостаточно можно написать и свою функцию разбиения.
    • learn_curves() служит для настройки кривых обучения. Для настройки используются увеличивающиеся пропорции от начала датасета.
    Например, вызов learn_curves(.5, .75, 1) создаст [math]3[/math] сценария работы: в первом будет взята первая половина выбоки, во втором — первые [math]\frac{3}{4}[/math] объектов, и в третьем — вся выборка. Авторы пакета утрверждают, что брать случайные объекты выборки не имеет смысла, потому что выборка уже случайно разбита с помощью learn_cvpairs().
    • learn_models() предназначен для добавления новых обучающих моделей.
  3. Обучение
    С помощью функции learn() все сконструированные ранее модели обучаются и выдается таблица результатов работы

В итоге работа с пакетом выглядит примерно так: 

 # Load the dependencies
 library(pipelearner)
 library(dplyr)
 
 iris %>% # Use iris dataset
   pipelearner() %>% # Initialize a blank pipelearner object
   learn_cvpairs(crossv_mc, n = 50) %>% # Creating 50 random cross-validation pairs 
   learn_curves(seq(.5, 1, by = .1)) %>% # Copy each cv-pair to be fitted in sample size proportions of .5 to 1 in increments of .1.
   learn_models(lm, Sepal.Width ~ .*.) %>% # Use regression modell
   learn_models(rpart::rpart, Sepal.Width ~ .) %>% # Use decision tree modell
   learn() # Fit all models on all partitions and return the results

Пакет хорошо документирован, все непонятные моменты можно прояснить, просто изучив структуру объекта на каждом этапе работы алгоритма.

MICE

Пакет MICE[3] используется для заполнения пропущенных значений в данных. При этом нет необходимости думать о типах значений: для каждого из них в пакете предусмотрено заполнение по умолчанию.

Принцип работы основан на методе множественного восстановления[4]. Пропущенные данные заполняются несколько раз вместо одного. После этого каждый из полученных наборов обучается на определенной модели. Затем, результаты агрегируются и выдаются итоговые параметры модели.

Стандартный процесс работы выглядит так: 

# Load the dependencies
library(mice)

# Impute the missing data m times
imp <- mice(nhanes, m = 5)

# Analize completed datasets using linear model
fit <- with(imp, lm(chl ~ bmi + age))

# Combine parameter estimates
est <- pool(fit)

# Print summary of estimation
summary(est)

Ggplot2

Данный пакет[5] используется для отрисовки данных и графиков.

Пакеты с реализованными алгоритмами машинного обучения

Caret

В данном пакете [6] представлены модели для регрессии и классификации, а также большая часть популярных метрик. В настоящее время имеется возможность использовать более 180 различных алгоритмов. Основная функция в составе Caret — функция train(). Параметры обучения в ней задаются аргументом trControl, а оценка качества модели — аргументом metric. Отличительными особенностями Caret является универсальность используемых команд, наличие автоматического подбора гиперпараметров для алгоритмов, в также наличие параллельных вычислений.

Party

Пакет Party [7] содержит в себе инструменты для рекурсивного разбиения данных на классы. В пакета также доступна расширяемая функциональность для визуализации древовидных регрессионных моделей. Основная функция пакета — ctree(), которая используется для создания деревьев решения для таких задач регрессии как номинальные, порядковые, числовые а также многовариантные переменные отклика. На основе деревьев условного вывода cforest() предоставляет реализацию случайных лесов Бреймана. Функция mob() реализует алгоритм рекурсивного разделения на основе параметрических моделей (например, линейных моделей, GLM или регрессии выживания), использующих тесты нестабильности параметров для выбора разделения.

RandomForest

RandomForest [8] — пакет с реализацией алгоритма randomForest. Используется для решения задач регрессии и классификации, а также для поиска аномалий и отбора предикторов.

ClusterR

Пакет ClusterR [9] состоит из алгоритмов кластеризации на основе центроидов (k-means, mini-batch-kmeans, k-medoids) и распределений (GMM). Кроме того, пакет предлагает функции для:

  • проверки результатов,
  • построения графика результатов, используя метрики
  • прогнозирования новых наблюдения,
  • оценки оптимального количества кластеров для каждого алгоритма

E1071

Пакет [10] содержит в себя функции для анализа классов, кратковременного преобразование Фурье, нечеткой кластеризации, реализации SVM, вычисления кратчайшего пути, а также реализации наивного байесовского классификатора.

Mlr

В пакете Mlr [11] представлены модели для регрессии, классификации, кластеризации и анализа выживаемости, а также широкие возможности для оценки качества (в том числе функции для анализа ROC-кривых). Есть поддержка параллельных вычислений и конвейерных операций.

H2O

В пакете H20 [12] представлены линейные модели, такие как градиентный бустинг, PCA, GLRM, KNN, RadomForest, наивный Байесовский классификатор. Сильная сторона этой библиотеки – работа с большими объемами данных и поддержка многопоточных вычислений. Однако в ней нет возможности задавать параметры используемых алгоритмов

Примеры алгоритмов

В интернете много хороших примеров реализации алгоритмов на R, но среди них хотелось бы особо отметить один учебник[13] c портала coderlessons.com. В нем представлена реализация основных алгоритмов в порядке, удобном для изучения.

Задачи регрессии

Линейная регрессия

Основная статья: Линейная регрессия
# reading data
data <- read.csv("input.csv", sep = ',', header = FALSE)

# evaluating linear regression model
model <- lm(data$x ~ data$y)

# getting summary
print(summary(model))

# visualizing data
plot(data$y, data$x)
lines(data$y, predict(fit), col = 'red')

Множественная регрессия

# reading data
rdata <- read.csv("input.csv", sep = ',', header = FALSE)

# evaluating regression model
model <- lm(target ~ x + y + z, data = rdata)

# getting summary
print(summary(model))

Логистическая регрессия

Основная статья: Логистическая регрессия

Логистическая регрессия – это модель регрессии, в которой переменная ответа принимает значения 0 или 1 (True или False). Реализация на языке R представлена в следующем фрагменте: 

# reading data
rdata <- read.csv("input.csv", sep = ',', header = FALSE)

# evaluating model
model = glm(formula = target ~ x + y + z, data = rdata, family = binomial)

# printing summary
print(summary(model))

Метод главных компонент

Основная статья: Метод главных компонент (PCA)
# importing library and its' dependencies
library(h2o)
h2o.init()

path <- system.file("extdata", "data.csv", package = "h2o")
data <- h2o.uploadFile(path = data)

# evaluating
h2o.prcomp(training_frame = data, k = 8, transform = "STANDARDIZE")

Деревья решений, случайный лес

Основная статья: Дерево решений и случайный лес

Деревья решений

Для создания деревьев решений в R используется функция ctree() из пакета party. 

# importing package 
install.packages("party")

# reading data
rdata <- read.csv("input.csv", sep = ',', header = FALSE)

# evaluating model
output.tree <- ctree(target ~ x + y + z, data = rdata)

# plotting results
plot(output.tree)

Случайный лес

Для создания случайного леса необходимо импортировать пакет randomForest 

# importing packages 
install.packages("party")
install.packages("randomForest")

# reading data
rdata <- read.csv("input.csv", sep = ',', header = FALSE)

# creating the forest
output.forest <- randomForest(target ~ x + y + z, data = rdata)

# getting results
print(output.forest)

Наивный Бейесовский классификатор

Основная статья: Байесовская классификация
# importing package and it's dependencies
library(e1071)

# reading data
data <- read.csv("input.csv", sep = ',', header = FALSE)

# splitting data into training and test data sets
index <- createDataPartition(y = data$target, p = 0.8, list = FALSE)
training <- data[index,]
testing <- data[-index,]

# create objects x and y for predictor and response variables
x <- training[, -9]
y <- training$target

# training model
model <- train(x, y, 'nb', trControl = trainControl(method = 'cv', number = 10))

# predicting results
predictions <- predict(model, newdata = testing)

Метод опорных векторов

Основная статья: Метод опорных векторов (SVM)
# importing package and its' dependencies
library(caret)

#reading data
data <- read.csv("input.csv", sep = ',', header = FALSE)

# splitting data into train and test sets
index <- createDataPartition(y = data$target, p = 0.8, list = FALSE)
training <- data[index,]
testing <- data[-index,]

# evaluating model
fit <- train(target ~ x + y + z,
             data = train_flats,
             method = "svmRadial",
             trControl = trainControl(method = "repeatedcv", number = 10, repeats = 3))

# printing parameters
print(fit)

Бустинг

Основная статья: Бустинг, AdaBoost
# loading libraries
install.packages("mlr")
library(mlr)

# loading data
train <- read.csv("input.csv")
test <- read.csv("testInput.csv")

# loading GBM
getParamSet("classif.gbm")
baseLearner <- makeLearner("classif.gbm", predict.type = "response")

# specifying parameters
controlFunction <- makeTuneControlRandom(maxit = 50000) # specifying tuning method
cvFunction <- makeResampleDesc("CV", iters = 100000) # definig cross-validation function

gbmParameters<- makeParamSet(
  makeDiscreteParam("distribution", values = "bernoulli"),
  makeIntegerParam("n.trees", lower = 100, upper = 1000), # number of trees
  makeIntegerParam("interaction.depth", lower = 2, upper = 10), # depth of tree
  makeIntegerParam("n.minobsinnode", lower = 10, upper = 80),
  makeNumericParam("shrinkage", lower = 0.01, upper = 1)
)

# tunning parameters
gbmTuningParameters <- tuneParams(learner = baseLearner,
                                  task = trainTask,
                                  resampling = cvFunction,
                                  measures = acc,
                                  par.set = gbmParameters,
                                  control = controlFunction)

# creating model parameters
model <- setHyperPars(learner = baseLearner, par.vals = gbmTuningParameters)

# evaluating model
fit <- train(model, train)
predictions <- predict(fit, test)

Кластеризация

Основная статья: Кластеризация

Для реализации алгоритма кластеризации k-средних используется пакет ClusterR. В нем реализовано 2 функции: KMeans_arma() и KMeans_rcpp(). В примере далее рассмотрена реализация с использованием функции KMeans_arma(). 

# importing package and its' dependencies
library(ClusterR)

# reading data
data <- read.csv("data.csv")

# evaluating model
model <- KMeans_arma(data, clusters = 2, n_iter = 10, seed_mode = "random_subset", 
                     verbose = T, CENTROIDS = NULL)

# predicting results
predictions <- predict_KMeans(test_data, model)

См. также

Примечания

  1. ↑ Pipelearner github repository
  2. ↑ Modelr github repository
  3. ↑ MICE package documentation
  4. ↑ Multiple Imputation
  5. ↑ Ggplot2 main info page
  6. ↑ Caret guide book
  7. ↑ party package main info page
  8. ↑ RandomForest package main info
  9. ↑ ClusterR documentation
  10. ↑ 1071 package documentation
  11. ↑ Mlr package documentation
  12. ↑ H20 main info page
  13. ↑ Учебник по R
Источник — «http://neerc.ifmo.ru/wiki/index.php?title=Примеры_кода_на_R&oldid=75179»