Le machine learning étudie et applique des algorithmes qui apprennent à partir des données et réalisent des prédictions. Des résultats de recherche aux voitures autonomes, il est présent partout dans notre quotidien et demeure l’un des domaines les plus passionnants et dynamiques de la data science. Le package caret, maintenu par Max Kuhn, est la référence de la communauté R pour la modélisation prédictive et l’apprentissage supervisé. Très largement adopté, il offre une interface homogène vers les fonctionnalités de machine learning les plus puissantes de R. Besoin d’un argument de plus ? Dans cet article, nous passons en revue 3 raisons d’apprendre le package caret. Ensuite, vous pourrez suivre le cours Machine Learning Toolbox de DataCamp, enseigné par Zachary Deane-Mayer et Max Kuhn, co-auteurs du package caret !
1. Caret peut vous aider à décrocher un poste en data science
Vous lisez des offres d’emploi en data science avec des mentions comme « modélisation prédictive », « classification », « régression » ou « machine learning » ? Si vous visez un poste en data science, on attendra de vous que vous maîtrisiez ces sujets. Heureusement, le package caret est là pour vous. Surnommé le « couteau suisse » du machine learning avec R, caret prend en charge de nombreuses tâches avec un format intuitif et cohérent.
2. Caret est l’un des packages R les plus populaires
Le package caret enregistre plus de 38 000 téléchargements directs par mois, ce qui en fait l’un des packages les plus utilisés dans l’écosystème R. À la clé, de vrais avantages : une abondante documentation et de nombreux tutoriels. Vous pouvez installer le package Rdocumentation pour accéder, directement depuis votre console R, à une aide détaillée et à des exemples de la communauté. Il suffit de copier-coller le code ci-dessous :
# Install and load RDocumentation for comprehensive help with R packages and functions
install.packages("RDocumentation")
library("RDocumentation")Autre atout d’un package très répandu : vos collègues l’utilisent probablement aussi, ce qui facilite la collaboration sur les projets. De plus, caret sert de dépendance à de nombreux autres packages de machine learning et de modélisation. Comprendre le fonctionnement de caret vous aidera à apprendre plus facilement d’autres packages R utiles.
3. Caret est simple à apprendre et très puissant
Si vous débutez avec R, le package caret propose une interface simple pour réaliser des tâches complexes. Par exemple, vous pouvez entraîner plusieurs types de modèles avec un format unique, pratique et cohérent. Vous pouvez aussi tester différentes combinaisons de paramètres et évaluer leurs performances pour comprendre leur impact sur le modèle que vous souhaitez construire. Par ailleurs, caret vous aide à identifier le modèle le plus adapté en comparant précision et performances pour un problème donné.
Relevez le défi de code ci-dessous pour constater à quel point il est facile de construire des modèles et de prédire des valeurs avec caret. Nous avons déjà séparé le jeu de données mtcars en un ensemble d’entraînement, train, et un ensemble de test, test. Ces deux objets sont disponibles dans la console. Votre objectif est de prédire la consommation (miles par gallon) de chaque voiture du jeu de test à partir de son poids. Vous verrez que le package caret permet de réaliser cette tâche en seulement deux lignes de code !
Envie d’apprendre Caret par vous-même ?
Bonne nouvelle ! DataCamp vient de lancer un tout nouveau cours Machine Learning with Caret in R. Il est dispensé par les co-auteurs du package caret, Max Kuhn et Zachary Deane-Mayer. Vous apprendrez directement auprès des auteurs du package au fil de 24 vidéos et 88 exercices interactifs. Le cours inclut aussi une étude de cas sur le churn client pour mettre vos compétences caret à l’épreuve et acquérir une expérience pratique en machine learning. Qu’attendez-vous ? Suivez le cours dès maintenant !