Python vs R: 機械学習とデータ分析の比較

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新しいツールの出現を促すために、機械学習やデータ分析の分野は「オープンソース」の世界になっているようです。 Python と R はどちらも、多くのオープンソース ツールやライブラリを含む強力なエコシステムを備えており、あらゆるスキル レベルのデータ サイエンティストが分析作業を実行するのに役立ちます。

機械学習とデータ分析の違いは説明するのが多少難しいですが、両者の主な違いは、機械学習はモデルの解釈可能性よりも予測の精度を重視するのに対し、データ分析はモデルの解釈可能性と統計的推論に重点を置くことです。 Python は予測結果の精度を重視しているため、機械学習にとって強力なツールとなります。 R は、統計的推論を目的としたプログラミング言語として、データ分析コミュニティでも広く使用されています。

もちろん、これは、2 つがそれぞれの分野の 1 つにのみ適用できるという意味ではありません。 Python はデータ分析作業を効率的に完了することもでき、R は機械学習において一定の柔軟性も備えています。それぞれに、それぞれの特定の機能を実装するためのリソース ライブラリが多数あります。たとえば、Python には統計的推論機能を向上させるためのリソース ライブラリが多数あり、R にも予測の精度を向上させるためのパッケージが多数あります。

機械学習とデータ分析のためのPythonパッケージ

Python 自体は機械学習に重点を置いていますが、この属性をさらに最適化できるパッケージも数多くあります。 PyBrain は、機械学習タスクのニーズを満たす多くの効果的なアルゴリズムを含むモジュール式の機械学習ライブラリです。このライブラリには、直感的で柔軟なアルゴリズムが多数用意されているほか、これらの機械学習アルゴリズムの効果をテストおよび比較するために使用できる組み込み環境も多数用意されています。

Scikit-learn はおそらく Python で最も人気のある機械学習ライブラリです。 Numpy と Scipy をベースにした scikit-learn は、データマイニングと分析のための多数のツールを提供し、機械学習における Python の優れた使いやすさをさらに向上させます。 NumPy と SciPy はそれぞれ独立して存在し、Python でのデータ分析の中核部分ではありますが、データ アナリストは、より高い視点からではなく、ネイティブにそれらを使用する可能性が高くなります。 Scikit-learn はこれら 2 つを機械学習リソース ライブラリに統合し、すべての人にとっての学習のハードルを下げます。

データ分析の分野でも、Python はいくつかのライブラリで高く評価されています。 最も有名なライブラリの 1 つである Pandas は、Python に高性能なデータ構造とデータ分析ツールを提供します。他の多くの Python ライブラリと同様に、新しいプロジェクトを開始して実際に貴重な作業を行うのにかかる時間を大幅に短縮します。 Python を使い続けながら R の機能も使いたい場合、RPy2 ライブラリは R のすべての主要機能を提供し、Python で R をスムーズに使用できるようにします。

機械学習とデータ分析のためのRパッケージ

Python と同様に、R にもパフォーマンスを向上させるパッケージが多数あります。機械学習の分野で Python に匹敵する R の Nnet パッケージには、ニューラル ネットワーク モデルを迅速に構築する機能があります。 Caret パッケージは、構築されたモデルの有効性を向上させる一連の関数を提供することで、機械学習における R の機能も強化します。

データ分析の分野における R のパフォーマンスに関しては、すでに優れた機能をさらに強化するために使用できるパッケージがまだ数多くあります。モデリング前の準備、モデリング、モデリング後の分析など、R にはそれを処理できるパッケージが多数あります。これらのパッケージのほとんどは、データの視覚化、連続変数回帰、モデル検証などの特定のタスクを実行するように特化されています。

両方の言語で利用できる機能横断的なライブラリとパッケージが多数ある中で、データの戦場での武器としてどのプログラミング言語を選択するでしょうか?

機械学習とデータ分析のための Python

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すでにプログラミング経験がある場合は、Python の方が適しているかもしれません。 R と比較すると、Python の構文構造は他のプログラミング言語に似ているため、簡単に始めることができます。さらに、話し言葉と同様に、Python コードは読みやすさにおいて比類のないものです。このコードの読みやすさは生産性の向上に重点を置いていますが、R の非標準コードはプログラミング プロセスで障害を引き起こす可能性があります。

Python は非常に柔軟なプログラミング言語であるため、完了した機械学習またはデータ分析プロジェクトを他の分野に移行する予定がある場合、Python を使用すると、新しいプログラミング言語を学習する必要がなくなります。

Python は柔軟性が高いため、本番環境にも非常に適しています。たとえば、データ分析タスクを Web アプリケーションと統合する必要がある場合でも、Python を使用でき、他のプログラミング言語と統合する必要はありません。 R はデータ分析に適したツールですが、データ分析以外の分野では限界があります。

プログラミング初心者で、「標準化された」構文に慣れていない場合、どのプログラミング言語でも学習曲線は同様になります。しかし、機械学習とデータ分析の限界を超えたい場合は、Python の方が良い選択肢かもしれません。特に Python は scikit-learn ライブラリによってサポートされています。このライブラリはパフォーマンスが良好で、頻繁に更新されます。 R には多くのパッケージがありますが、それらは多少断片化されており、一貫性がありません。

機械学習とデータ分析におけるR

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現在、R は主に科学研究や調査作業に使用されています。しかし、R が徐々に商業分野に進出するにつれて、この状況は変化し始めました。 R は統計学者によって作成されたため、基本的なデータ構造を簡単に管理できます。 R では、データのラベル付け、欠損値の補完、フィルタリングなどを簡単に実行できます。また、使いやすいデータ分析、統計、グラフィカル モデル作業にも重点が置かれています。

R は統計プログラミング言語として構築されているため、優れた統計サポートを備えています。統計学者の考え方をわかりやすく説明しているので、統計学の知識がある人にとっては非常に役立つでしょう。 statsmodels などのパッケージは基本的に Python の統計モデルをカバーできますが、R の統計モデルに関連するパッケージはさらに強力です。初心者のプログラマーにとって、R ではモデルを構築するために数行のコードしか必要としないため、Python よりも解釈が簡単です。

R で Python の pandas ライブラリに最も近いものは、おそらく dplyr パッケージですが、pandas ライブラリよりも制限が多いという点が異なります。これはあまり良いことではないように聞こえるかもしれませんが、実際には、dplyr パッケージを使用すると、問題の解決策を見つけることにさらに集中する必要があり、dplyr パッケージのコードは pandas ライブラリよりも理解しやすいです。

独自のプログラミング言語を選択する

R の最大の問題は、一貫性が十分ではないことです。アルゴリズムのフローは 3 つの部分に分かれており、比較的統一性が低くなっています。予測を行うには、新しいモデル化方法や新しいアルゴリズムの使用法を学ぶ必要があり、その過程で結果の有効性は大幅に低下します。各パッケージの使用方法を理解する必要があります。同様に、R のパッケージのヘルプ ドキュメントは完全ではなく、一貫性もありません。

ただし、学術目的でデータ分析ツールが必要な場合は、R が間違いなく役立ちます。 Python はビジネスで広く使用されており、より共同作業に適していますが、R もますます注目を集めています。日常的な使用や機械学習、R などの多数のパッケージを介したデータ分析など、Python で実行できるため、Python を使用することをお勧めします。

R を初めて使用する場合は、Python を学習し、RPy2 パッケージを使用して R の機能を実装することをお勧めします。 このように、1つのプログラミング言語で両方の機能を利用でき、多くの企業がPythonを使った本番システムを開発していることから、Pythonは生産性の高い言語であると言えます。これは R には適用されません。 RPy2 を学習したら、R に移行するのはそれほど複雑ではありませんが、その逆ははるかに困難です。

解決したい問題の種類に関係なく、Python と R には同様の機能を持つライブラリがあります。各プログラミング言語には、非常に多くのブランチ、モジュール、統合開発環境、アルゴリズムがあるため、大きな間違いを犯すことは困難です。ただし、柔軟性、拡張性、汎用性があり、機械学習やデータ分析が可能なプログラミング言語を使用したい場合は、Python が賢明な選択となるかもしれません。