Crea más de 200 modelos con la misma sintaxis y resuelve problemas de clasificación y regresión con Machine Learning
¿Por qué debemos utilizar la librería Caret en R?
En el mundo de la ciencia de datos existen múltiples algoritmos para entrenar modelos, con la dificultad de que cada uno de ellos utilizan distintos paquetes, parámetros y distinta forma de codificar que, llegado el momento, puede dificultar la tarea de modelado.
El lenguaje R no es distinto a los demás lenguajes, existiendo múltiples librerías para entrenar diferentes modelos, incluso hay diversas librerías que realizan el mismo tipo de algoritmo de distinta forma, como pueden ser los modelos de Random Forest, donde existen más de 10 paquetes para realizarlo en R.
¿Por qué se han creado diferentes librerías para realizar los mismos métodos? El lenguaje R, al igual que Python, es de código abierto. Esto se traduce en que múltiples usuarios crean sus propias librerías con las distintas técnicas de Machine Learning, cada una con una diferente estructura, sintaxis y forma de implementación, con la dificultad para el usuario final de recordar cada una de las características de cada una de ellas.
¿Por qué es una librería fundamental en Machine Learning?
La librería Caret (Classification and Regression Training, Max Kuhn, 2016) que podemos encontrar en Cran, resuelve esta situación unificando el código de las distintas librerías en una sola para resolver nuestros problemas de Regresión y Clasificación en R (también podemos encontrar una versión en Python denominada Pycaret).
En Caret podemos entrenar más de 230 modelos con una única función train(),utilizando algoritmos tan avanzados como XGBoost, Random Forest, SVM, GLM o Redes Neuronales con R, donde podemos aplicar técnicas como la validación cruzada.
Curso de Machine Learning con Caret en R
En Máxima Formación hemos creado este curso único con el cual aprenderás los principales algoritmos predictivos para convertirte en un Data Science experto.
Duración 60 horas (6 sem)
Inicio 17 Enero 2022
Plazo de Matrícula Abierto
Caret permite realizar visualizaciones de las características en función de la variable dependiente para completar nuestros análisis exploratorios (EDA), preparar los predictores con distintas transformaciones, tanto de las variables cualitativas como de las cuantitativas, para sacar el máximo partido a nuestros datos y, por ejemplo, podemos realizar procedimientos de selección de modelos para identificar aquellos que obtienen un mayor rendimiento en nuestro conjunto de datos.
Unos de los procedimientos que podemos destacar y a la vez más desconocido en la librería es la selección de características.
Cuando nos enfrentamos a un conjunto real con el que debemos resolver un problema, en muchas ocasiones, tendremos lo que se denomina como “la maldición de la dimensionalidad” que consiste en conjuntos donde existen demasiadas variables predictoras, lo que hace que los modelos no reconozcan bien los patrones, exista información redundante y se aporte ruido al conjunto de datos. El paquete nos facilita diferentes procedimientos para identificar las variables más importantes con distintas técnicas como son los métodos de filtro, de selección y wrapper, que nos ayudarán a identificar las características más importantes en los conjuntos de alta dimensionalidad, reduciendo el tiempo de computación y mejorando la precisión con el óptimo de variables.
En definitiva, Caret nos ayuda de una forma fácil y sencilla, a ahorrar tiempo y complicaciones en la resolución de problemas con los que nos enfrentamos a diario.
Si quieres encontrar más información sobre Caret puedes acudir a la documentación oficial escrita por Max Kuhn o al curso de Machine Learning de Caret, una librería fundamental para ser un auténtico Data Science.
Artículo escrito por Nacho García.
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