Une comparaison des algorithmes d’apprentissage automatique en Python et R.

Comparison of machine learning algorithms in Python and R.

Cette liste des algorithmes d’apprentissage automatique les plus couramment utilisés en Python et R vise à aider les ingénieurs novices et les passionnés à se familiariser avec les algorithmes les plus couramment utilisés.

Python et R sont deux des langages de programmation les plus utilisés pour l’apprentissage automatique. Tous deux sont open source et très accessibles, mais là où Python est un langage généraliste, R est un langage de programmation statistique. Cela le rend idéal pour divers rôles et applications de données, tels que la fouille de données.

Les deux langages de programmation encouragent également la réutilisabilité, ce qui signifie que les ingénieurs et les amateurs de machine learning novices n’ont pas besoin d’écrire leur code à partir de zéro. Les utiliser pour construire des projets consiste à intégrer les bons modules et algorithmes – tout ce que vous avez à savoir, c’est où chercher. Pour vous aider, nous avons compilé une liste de certains des algorithmes d’apprentissage automatique les plus utilisés pour Python et R. Assurez-vous de mettre en signet ce guide et de le consulter chaque fois que vous êtes bloqué.

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1. Algorithme de clustering de K-means

Comme son nom l’indique, l’apprentissage automatique consiste finalement à apprendre aux systèmes informatiques à fonctionner de manière autonome. Cela peut être facilité par l’apprentissage supervisé ou non supervisé.

Une façon d’effectuer ce dernier est d’utiliser l’algorithme de clustering de k-means, qui cherche à trouver des motifs dans un ensemble de données en regroupant (clusterisant) des points de données similaires.

Dans le langage de programmation R, le clustering de k-means est généralement effectué à l’aide de la fonction k-means. Malheureusement, Python ne semble pas offrir de solution clé en main aussi simple. Le clustering de k-means pour Python est généralement effectué en utilisant la classe sklearn.cluster.KMeans de la bibliothèque sci-kit-learn en conjonction avec la bibliothèque matplotlib.pyplot.

L’algorithme de clustering de k-means est l’un des plus largement utilisés pour l’apprentissage automatique non supervisé, et vous risquez probablement de le rencontrer ou d’avoir besoin de l’utiliser tôt ou tard. Ainsi, c’est l’un des premiers que vous devriez apprendre et maîtriser.

2. Arbre de décision

L’algorithme de l’arbre de décision est privilégié en raison de sa facilité d’accès et de son utilité. C’est un algorithme d’apprentissage automatique supervisé qui est principalement utilisé pour la classification. Par exemple, les entreprises peuvent l’utiliser pour déterminer comment traiter les clients difficiles grâce aux chatbots.

L’arbre de décision apprend aux machines comment faire des choix à partir d’expériences antérieures. L’une des raisons pour lesquelles il est si populaire parmi les nouveaux ingénieurs en apprentissage automatique est qu’il peut être modélisé et représenté visuellement sous forme de graphique ou de diagramme. Cette qualité le rend attrayant pour ceux qui ont des compétences en programmation traditionnelle.

Il existe deux types principaux d’arbres de décision :

• Arbre de décision à variable continue : fait référence aux arbres de décision avec des variables cibles illimitées.
• Arbre de décision à variable catégorielle : se réfère aux arbres de décision avec des variables cibles limitées groupées.

Les packages et les classes les plus concernés par les arbres de décision dans le langage de programmation R comprennent :

• Ensembles de données
• caTools
• party
• dplyr
• magrittr

Encore une fois, vous devrez chercher à l’extérieur des modules Python pour implémenter cet algorithme. Comme pour l’algorithme de clustering de k-means, sci-kit-learn contient une multitude de modules pour les arbres de décision, sklearn.tree étant le plus pertinent. Vous pouvez également utiliser le module Graphviz pour rendre graphiquement une représentation de votre arbre de décision de manière programmable.

3. Analyse de régression linéaire

La régression linéaire est un autre algorithme d’apprentissage automatique supervisé bien utilisé. L’objectif de l’analyse de régression linéaire est de déduire un résultat ou une valeur basé sur une variable ou un ensemble de variables.

Comme la plupart des algorithmes, la meilleure façon de visualiser cela est d’utiliser un graphique avec deux axes. L’axe Y représente la variable dépendante, tandis que l’axe X contient la variable indépendante. L’objectif de l’analyse de régression linéaire est de former ou de trouver une relation entre ces deux variables.

Si une augmentation de la variable indépendante entraîne une augmentation de la variable dépendante (similaire à une croissance exponentielle), cela est connu sous le nom de relation positive. D’autre part, si la valeur de la variable dépendante diminue lorsque la valeur de la variable indépendante augmente (similaire à une décroissance exponentielle), cela est connu sous le nom de relation négative.

Nous utilisons une ligne de meilleure adéquation pour déterminer la relation, qui peut être représentée à l’aide de l’équation linéaire de pente-interception y = mx + b.

Mais comment faciliter la régression linéaire en R et en Python ? Les packages les plus concernés par l’analyse de régression linéaire dans le langage de programmation R sont :

• ggplot2
• dplyr
• broom
• ggpubr

Les packages gg sont utilisés pour créer et tracer des graphiques, tandis que dplyr et broom sont utilisés pour manipuler et afficher des données. sklearn.linear_model peut être utilisé pour construire votre modèle de régression linéaire en Python. Vous pouvez également ajouter NumPY pour traiter de grandes matrices et tableaux.

4. Régression logistique

Tout comme la régression linéaire, la régression logistique nous permet de prédire la valeur d’une variable en fonction d’une autre (ensemble de) variable(s). Cependant, là où la régression linéaire utilise des valeurs métriques, la régression logistique utilise des variables discrètes. Il s’agit de variables dichotomiques qui ne peuvent avoir qu’une seule des deux valeurs (oui ou non, 0 ou 1, vrai ou faux, etc.).

Dans le monde réel, cela peut être utilisé pour déterminer la probabilité qu’une personne achète un produit (commerce de détail) ou la probabilité qu’elle contracte une maladie (soins de santé). Par exemple, nous pourrions utiliser l’âge, la taille et le poids comme variables indépendantes (x). Et le résultat binaire serait la variable dépendante (y). Ainsi, x est le domaine des nombres réels, et y contient des valeurs discrètes.

L’objectif de la régression logistique est d’estimer (prédire) la probabilité d’un résultat ou d’un événement. Comme les valeurs des variables y sont binaires, nous ne pouvons pas utiliser une équation linéaire et devons plutôt utiliser une fonction d’activation.

La fonction sigmoïde est utilisée pour représenter la régression logistique :

f(x) = L / 1+e^(-x)

ou

y = 1/(1+e^-(a+b1x1+b2x2+b3x3+…))

Les packages et modules Python les plus concernés par la régression logistique sont :

• matplotlib.pyplot
• sklearn.linear_model
• sklearn.metrics

La procédure pour générer des régressions logistiques avec R est beaucoup plus simple et peut être effectuée en utilisant la fonction glm().

5. Machines à vecteurs de support

Les algorithmes de machines à vecteurs de support (SVM) sont principalement utilisés pour la classification mais peuvent également être utilisés pour des tâches de régression. Les SVM sont l’une des approches les plus simples pour la classification.

Dans un SVM, l’objet qui doit être classé est représenté comme un point dans un espace n-dimensionnel. Chaque coordonnée de ce point est appelée sa caractéristique. Les SVM tentent de classer un objet en dessinant d’abord un hyperplan de sorte que tous les points de chaque catégorie soient de chaque côté.

Alors qu’il pourrait potentiellement y avoir plusieurs hyperplans, les SVM cherchent à trouver celui qui sépare le mieux les deux catégories. Il réalise principalement cela en trouvant la distance maximale entre les catégories, connue sous le nom de marge. Les points qui touchent ou tombent directement sur la marge sont appelés les vecteurs de support.

Comme SVM est une méthode d’apprentissage automatique supervisée, elle nécessite des données d’entraînement. Vous pouvez implémenter cet algorithme d’apprentissage automatique en Python à l’aide du module SVM dédié de sklearn. Les SVM dans R sont généralement gérés à l’aide des fonctions contour et plot.

Conclusion

Beaucoup de ces algorithmes sont un témoignage de la forte dépendance de l’apprentissage automatique à la probabilité et aux statistiques. Bien que R précède l’ingénierie moderne de l’apprentissage automatique, il est pertinent car c’est un langage de programmation statistique. En tant que tel, beaucoup de ces algorithmes peuvent facilement être construits ou implémentés hors de la boîte.

Python est un langage de programmation généraliste multi-paradigme, il a donc une gamme plus large d’utilisations. Sci-kit-learn est la bibliothèque la plus fiable pour les modules d’apprentissage automatique Python. Si vous voulez en savoir plus sur les algorithmes ci-dessus et plus encore, visitez le site Web officiel de la bibliothèque.

Nahla Davies est une développeuse de logiciels et une rédactrice technique. Avant de consacrer son travail à temps plein à la rédaction technique, elle a réussi – entre autres choses intrigantes – à servir de programmeuse principale dans une organisation de branding expérientielle Inc. 5 000 dont les clients comprennent Samsung, Time Warner, Netflix et Sony.

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