3 motivos para aprender Caret

Machine learning é o estudo e a aplicação de algoritmos que aprendem e fazem previsões a partir de dados. Dos resultados de busca aos carros autônomos, ele já faz parte do nosso dia a dia e é uma das áreas mais empolgantes e dinâmicas da ciência de dados. O pacote caret, mantido por Max Kuhn, é a referência da comunidade R para modelagem preditiva e aprendizado supervisionado. Esse pacote amplamente utilizado oferece uma interface consistente para os recursos mais poderosos de machine learning do R. Precisa de mais motivos? Neste post, mostramos 3 razões para você aprender o pacote caret. Depois, você pode fazer o curso Machine Learning Toolbox da DataCamp, ministrado por Zachary Deane-Mayer e Max Kuhn, coautores do caret! 

1. Caret pode ajudar você a conquistar um emprego em ciência de dados

Já viu vagas de ciência de dados com termos como "modelagem preditiva", "classificação", "regressão" ou "machine learning"? Se você busca uma posição na área, é bem provável que esperem experiência e conhecimento em todos esses tópicos. A boa notícia é que o pacote caret dá conta do recado. Conhecido como o "canivete suíço" do machine learning em R, o caret executa muitas tarefas com um formato intuitivo e consistente.

2. Caret é um dos pacotes mais populares do R

O pacote caret recebe mais de 38 mil downloads diretos por mês, o que o torna um dos preferidos na comunidade R. Isso traz grandes benefícios, como vasta documentação e tutoriais úteis. Você pode instalar o pacote Rdocumentation para acessar documentação e exemplos da comunidade diretamente no seu console do R. Basta copiar e colar o código abaixo: 

# Instale e carregue o RDocumentation para ajuda completa com pacotes e funções do R
install.packages("RDocumentation")
library("RDocumentation")Tecnologia

Outro benefício de aprender um pacote tão usado é que seus colegas também provavelmente utilizam o caret no dia a dia — o que facilita muito a colaboração em projetos. Além disso, o caret é dependência de vários outros pacotes de machine learning e modelagem. Entender como o caret funciona deixa mais simples e fluido aprender ainda mais pacotes do R úteis. 

3. Caret é fácil de aprender e muito poderoso

Se você está começando no R, o pacote caret oferece uma interface simples para executar tarefas complexas. Por exemplo, dá para treinar vários tipos de modelos com um formato único e conveniente. Você também pode testar diferentes combinações de parâmetros e avaliar o desempenho para entender o impacto no modelo que está construindo. Além disso, o caret ajuda você a escolher o modelo mais adequado comparando acurácia e performance para um problema específico.

Conclua o desafio de código abaixo para ver como é simples construir modelos e prever valores com o caret. Já dividimos o conjunto de dados mtcars em treino, train, e teste, test. Ambos os objetos estão disponíveis no console. Seu objetivo é prever o consumo (miles per gallon) de cada carro no conjunto de teste com base no peso. Veja como o pacote caret resolve essa tarefa em apenas duas linhas de código!

# Finish the model by replacing the blank with the `train` object
mtcars_model <- train(mpg ~ wt, data = ___, method = "lm")

# Predict the mpg of each car by replacing the blank with the `test` object
results <- predict(mtcars_model, newdata = ___)
       
# Print the `results` object
results

Quer aprender Caret por conta própria?

Você deu sorte! A DataCamp lançou o novo curso Machine Learning with Caret in R. Ele é ministrado pelos coautores do pacote caret, Max Kuhn e Zachary Deane-Mayer. Você vai aprender direto com quem escreveu o pacote, em 24 vídeos e 88 exercícios interativos. O curso também traz um estudo de caso de churn de clientes para você colocar suas habilidades com caret em prática e ganhar experiência real em machine learning. E aí, vamos nessa? Faça o curso agora!