Изменения

Для языка <code>R </code> 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.

Пакет <code>Pipelearner</code><ref>[https://github.com/drsimonj/pipelearner Pipelearner github repository]</ref> предоставляет базовые возможности для разбиения набора данных на блоки для обучения моделей. В основе пакета лежит концепция работы конвейера. Пакет хорошо документирован, все непонятные моменты можно прояснить, просто изучив структуру объекта на каждом этапе работы алгоритма.

Пакет <code>MICE</code><ref>[https://cran.r-project.org/web/packages/mice/mice.pdf MICE package documentation]</ref> 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.

Основная функция в составе <code>Caret </code> — функция <code>train()</code>. Параметры обучения в ней задаются аргументом <code>trControl</code>, а оценка качества модели — аргументом <code>metric</code>.Отличительными особенностями <code>Caret </code> является универсальность используемых команд, наличие автоматического подбора гиперпараметров для алгоритмов, в также наличие параллельных вычислений.

Пакет <code>Party </code> <ref>[https://cran.r-project.org/web/packages/party/index.html party package main info page]</ref> содержит в себе инструменты для рекурсивного разбиения данных на классы. В пакета также доступна расширяемая функциональность для визуализации древовидных регрессионных моделей. Основная функция пакета — <code>ctree()</code>, которая используется для создания деревьев решения для таких задач регрессии как номинальные, порядковые, числовые а также многовариантные переменные отклика. На основе деревьев условного вывода <code>cforest () </code> предоставляет реализацию случайных лесов Бреймана. Функция <code>mob () </code> реализует алгоритм рекурсивного разделения на основе параметрических моделей (например, линейных моделей, GLM или регрессии выживания), использующих тесты нестабильности параметров для выбора разделения.

RandomForest <ref>[https://cran.r-project.org/web/packages/randomForest/index.html RandomForest package main info]</ref> — пакет с реализацией алгоритма random ForestrandomForest. Используется для решения задач регрессии и классификации, а также для поиска аномалий и отбора предикторов.

Пакет <code>ClusterR </code> <ref>[https://cran.r-project.org/web/packages/ClusterR/vignettes/the_clusterR_package.html ClusterR documentation]</ref> состоит из алгоритмов кластеризации на основе центроидов (k-means, mini-batch-kmeans, k-medoids) и распределений (GMM). Кроме того, пакет предлагает функции для: