PythonとRにおける機械学習アルゴリズムの比較

Comparison of Machine Learning Algorithms in Python and R.

PythonとRは、機械学習のために最も使われるプログラミング言語です。どちらもオープンソースであり、高いアクセシビリティを持っていますが、Pythonは汎用言語であるのに対し、Rは統計プログラミング言語です。これにより、データマイニングなどのさまざまなデータロールやアプリケーションに最適です。

両方のプログラミング言語は、再利用性を促進することも奨励しています。つまり、初心者の機械学習エンジニアや愛好家は、自分たちのコードをゼロから書く必要はありません。プロジェクトを構築するために必要なのは、適切なモジュールやアルゴリズムを統合することです。あなたが知る必要があるのは、どこを探せばいいかということです。私たちは、PythonとRの最も使われる機械学習アルゴリズムのリストをまとめたので、ぜひこのガイドをブックマークし、行き詰まったときに参照してください。

1. K-Means クラスタリング アルゴリズム

その名の通り、機械学習は最終的にはコンピューターシステムに自律的に機能するように教えることに関するものです。これは、教師あり学習または教師なし学習を通じて実現できます。

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後者を実行する方法の1つは、k-means クラスタリングアルゴリズムを使用することです。これは、類似したデータポイントをグループ化（クラスタリング）してデータセット内のパターンを見つけることを目的としています。

Rプログラミング言語では、k-means クラスタリングは一般的に、k-means関数を使用して実行されます。残念ながら、Pythonには同じように簡単な解決策を提供するものはないようです。Pythonでのk-meansクラスタリングは、通常、matplotlib.pyplotライブラリと組み合わせて、sci-kit-learnライブラリのsklearn.cluster.KMeansクラスを使用して実行されます。

k-meansクラスタリングアルゴリズムは、教師なし機械学習で最も広く使用されるアルゴリズムの1つであり、遅かれ早かれそれに遭遇するか、使用する必要があるでしょう。したがって、最初に学び、マスターする必要があるアルゴリズムの1つです。

2. 決定木アルゴリズム

決定木アルゴリズムは、アクセシビリティと使いやすさのために好まれます。これは、主に分類に使用される教師あり機械学習アルゴリズムです。例えば、企業は、チャットボットを介して難しい顧客をどのように処理するかを決定するために使用することができます。

決定木は、マシンが以前の経験から選択を行う方法を教えます。その理由の1つは、グラフやダイアグラムとして視覚化できることです。この品質は、従来のプログラミングスキルを持つ人々に魅力的です。

決定木には、次の2つの主要なタイプがあります。

• 連続変数決定木：対象変数が無制限の決定木を指します。
• カテゴリ変数決定木：グループ化された制限された対象変数を持つ決定木を指します。

Rプログラミング言語で決定木に関連するパッケージとクラスには、以下があります。

• データセット
• caTools
• party
• dplyr
• magrittr

決定木アルゴリズムを実装するためには、Pythonモジュールを外部から探す必要があります。k-meansクラスタリングアルゴリズムと同様に、sci-kit-learnにはsklearn.treeが最も関連しています。プログラムで決定木のグラフィカルな表現をレンダリングするためには、Graphvizモジュールを使用することもできます。

3. 線形回帰分析

線形回帰は、もう1つのよく使われる教師あり機械学習アルゴリズムです。線形回帰分析の目的は、変数または変数セットに基づいて結果または値を推測することです。

ほとんどのアルゴリズムと同様に、これを視覚化する最良の方法は、2つの軸を持つグラフを使用することです。 Y軸は従属変数を表し、X軸は独立変数を保持します。線形回帰分析の目的は、これら2つの変数の間の関係を形成または見つけることです。

独立変数の増加が従属変数の増加を引き起こす場合（指数関数的な成長に似ている場合）、これは正の関係として知られています。一方、独立変数の値が増加するにつれて従属変数の値が減少する場合（指数関数的な減衰に似ている場合）、これは負の関係として知られています。

線形回帰をRとPythonでどのように実行するのでしょうか？Rプログラミング言語で線形回帰分析に関連するパッケージは次のとおりです。

• ggplot2
• dplyr
• broom
• ggpubr

ggパッケージは、グラフを作成およびプロットするために使用され、dplyrとbroomはデータを操作および表示するために使用されます。Pythonでは、sklearn.linear_modelを使用して線形回帰モデルを構築できます。また、大きな行列や配列を処理するためにNumPYを追加することもできます。

4. ロジスティック回帰

線形回帰と同様に、ロジスティック回帰を使用すると、他の（セットの）変数に基づいて変数の値を予測できます。ただし、線形回帰がメトリック値を使用するのに対し、ロジスティック回帰は離散変数を使用します。これらは、2つの値（はいまたはいいえ、0または1、trueまたはfalseなど）のみを持つことができる2値変数です。

現実世界では、これは製品を購入する可能性（小売業）や、病気を持っている可能性を決定するために使用できます（ヘルスケア）。例えば、年齢、身長、体重を独立変数（x）として使用し、バイナリの結果が従属変数（y）となります。したがって、xは実数のドメインであり、yは離散値を含みます。

ロジスティック回帰の目的は、結果または発生の確率を推定（予測）することです。 yの値がバイナリであるため、線形方程式を使用することはできず、代わりにアクティベーション関数を使用する必要があります。

ロジスティック回帰を表すためにシグモイド関数が使用されます:

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

または

y = 1/(1+e^-(a+b1x1+b2x2+b3x3+…))

ロジスティック回帰に関連するPythonパッケージとモジュールは次のとおりです。

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

Rを使用したロジスティック回帰の生成手順は、glm（）関数を使用して簡単に行うことができます。

5. サポートベクトルマシン

サポートベクトルマシン（SVM）アルゴリズムは、主に分類に使用されますが、回帰ベースのタスクにも使用できます。 SVMは、分類の最も簡単なアプローチの1つです。

SVMでは、分類する必要があるオブジェクトがn次元空間の点として表されます。この点の各座標を機能と呼びます。 SVMは、まずカテゴリのすべてのポイントが両側にあるようにハイパープレーンを描画し、オブジェクトを分類しようとします。

潜在的に複数のハイパープレーンがあるかもしれませんが、SVMは、2つのカテゴリを最もよく分離するハイパープレーンを見つけようとします。これは、マージンとして知られるカテゴリ間の最大距離を見つけることで主に達成されます。マージンに接触または直接落ちるポイントは、サポートベクトルと呼ばれます。

SVMは教師付き機械学習方法であるため、トレーニングデータが必要です。Pythonでこの機械学習アルゴリズムを実装するには、sklearnの専用SVMモジュールを使用できます。 RのSVMは、通常contourおよびplot関数を使用して処理されます。

結論

これらのアルゴリズムの多くは、機械学習が確率と統計にどれだけ頼っているかを示すものです。 Rは現代の機械学習エンジニアリングよりも前に存在していましたが、統計プログラミング言語であるため、これらのアルゴリズムの多くは簡単に構築または箱から実装できます。

Pythonは、多范例の汎用プログラミング言語であり、より広範な使用例があります。 Sci-kit-learnは、Python機械学習モジュールの最も信頼できるライブラリです。上記のアルゴリズムやその他について詳しく学びたい場合は、ライブラリの公式ウェブサイトを訪問してください。

Nahla Daviesは、ソフトウェア開発者兼テックライターです。技術ライティングに専念する前に、Samsung、Time Warner、Netflix、Sonyを含むInc. 5,000の体験型ブランディング組織でリードプログラマーを務めたことなど、興味深いことをいくつかこなしました。

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