3 lý do để học Caret

Machine learning là lĩnh vực nghiên cứu và ứng dụng các thuật toán có khả năng học từ dữ liệu và đưa ra dự đoán. Từ kết quả tìm kiếm đến xe tự lái, nó đã xuất hiện trong mọi mặt của đời sống và là một trong những lĩnh vực nghiên cứu thú vị, tăng trưởng nhanh bậc nhất trong khoa học dữ liệu. Gói caret, do Max Kuhn duy trì, là gói mặc định trong cộng đồng R cho mô hình dự đoán và học có giám sát. Gói được sử dụng rộng rãi này cung cấp một giao diện nhất quán tới tất cả các khả năng máy học mạnh mẽ nhất của R. Cần thêm lý do để thuyết phục? Trong bài viết này, chúng tôi trình bày 3 lý do vì sao bạn nên học gói caret. Sau đó, bạn có thể học khóa Machine Learning Toolbox trên DataCamp do Zachary Deane-Mayer & Max Kuhn, đồng tác giả của gói caret, giảng dạy! 

1. Caret có thể giúp bạn tìm được công việc khoa học dữ liệu

Từng đọc các tin tuyển dụng khoa học dữ liệu và thấy những cụm từ như "mô hình dự đoán", "phân loại", "hồi quy" hoặc "machine learning"? Nhiều khả năng nếu bạn đang ứng tuyển vị trí khoa học dữ liệu, bạn sẽ được kỳ vọng có kinh nghiệm và hiểu biết về tất cả những chủ đề này. May mắn thay, gói caret có thể đáp ứng cho bạn. Gói caret được mệnh danh là "dao đa năng Thụy Sĩ" cho máy học với R; có khả năng thực hiện nhiều tác vụ với một định dạng trực quan, nhất quán.

2. Caret là một trong những gói R phổ biến nhất 

Gói caret nhận hơn 38.000 lượt tải trực tiếp mỗi tháng, khiến nó trở thành một trong những gói phổ biến nhất trong cộng đồng R. Đi kèm là nhiều lợi ích đáng kể như tài liệu phong phú và các hướng dẫn hữu ích. Bạn có thể cài đặt gói Rdocumentation để truy cập tài liệu và ví dụ từ cộng đồng trực tiếp trong bảng điều khiển R của bạn. Chỉ cần sao chép và dán đoạn mã sau: 

# Install and load RDocumentation for comprehensive help with R packages and functions
install.packages("RDocumentation")
library("RDocumentation")Được hỗ trợ bởi

Tất nhiên, một lợi ích khác của việc học một gói được sử dụng rộng rãi là đồng nghiệp của bạn cũng có khả năng đang dùng caret trong công việc — nghĩa là bạn có thể cộng tác dự án dễ dàng hơn. Ngoài ra, caret còn là gói phụ thuộc cho rất nhiều gói máy học và mô hình hóa khác. Hiểu cách caret hoạt động sẽ giúp bạn học thêm nhiều gói R hữu ích khác một cách dễ dàng và liền mạch. 

3. Caret dễ học nhưng rất mạnh mẽ

Nếu bạn là người mới với R, gói caret cung cấp một giao diện dễ dùng để thực hiện các tác vụ phức tạp. Ví dụ, bạn có thể huấn luyện nhiều loại mô hình khác nhau với một định dạng thống nhất, thuận tiện. Bạn cũng có thể theo dõi các tổ hợp tham số khác nhau và đánh giá hiệu năng để hiểu tác động của chúng lên mô hình bạn đang xây dựng. Ngoài ra, gói caret còn giúp bạn lựa chọn mô hình phù hợp nhất bằng cách so sánh độ chính xác và hiệu năng của chúng cho một bài toán cụ thể.

Hoàn thành thử thách mã dưới đây để thấy việc xây dựng mô hình và dự đoán giá trị với caret dễ thế nào. Chúng tôi đã chia bộ dữ liệu mtcars thành tập huấn luyện, train, và tập kiểm tra, test. Cả hai đối tượng này đều có sẵn trong bảng điều khiển. Mục tiêu của bạn là dự đoán số dặm trên mỗi gallon của từng chiếc xe trong bộ dữ liệu test dựa trên trọng lượng của chúng. Hãy tự mình xem gói caret xử lý tác vụ này chỉ với hai dòng mã ra sao!

# 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

Muốn tự mình học Caret?

Bạn thật may mắn! DataCamp vừa ra mắt khóa học hoàn toàn mới Machine Learning with Caret in R. Khóa học do các đồng tác giả của gói caret, Max Kuhn và Zachary Deane-Mayer, giảng dạy. Bạn sẽ học trực tiếp từ những người đã viết nên gói này qua 24 video và 88 bài tập tương tác. Khóa học còn bao gồm một nghiên cứu tình huống về churn của khách hàng, giúp bạn kiểm chứng kỹ năng caret và tích lũy kinh nghiệm máy học thực tiễn. Còn chờ gì nữa? Tham gia khóa học ngay!