机器学习是人工智能的一个子集，专注于开发能够访问数据并从中学习以进行预测的计算机软件或程序。
!<a href="https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/20251011164443141528/rpackagesformachinelearning.webp">rpackagesformachinelearning机器学习领域的 R 语言工具包
由于 R 语言 具有高度的灵活性、拥有高效且功能丰富的包，并且能够通过集成云端来执行深度学习模型，因此它正被广泛应用于构建机器学习模型。作为一种开源语言，R 提供了众多的扩展包。以下是一些在业界广泛使用的知名 R 包。
1. data.table
data.table 包是 data.frame 包的增强版本，专为高性能计算而设计。它以其内存效率以及能够高速执行复杂数据操作的能力而闻名。data.table 的一些关键特性包括：
- 快速的文件读取和写入
- 支持并行处理的可扩展数据聚合
- 功能丰富的数据重塑能力
- 简化的语法用于数据子集和合并操作
R
CODEBLOCK_dd77f172
Output:
!<a href="https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/20250414165718926364/datatable.png">datatableData Table
2. Dplyr
Dplyr 包是 R 中最广泛使用的数据操作工具之一。它提供了一组易于实现且功能一致的函数来执行数据转换。dplyr 中的核心函数包括：
- select()：按名称选择列
- filter()：根据条件筛选行
- arrange()：根据列值对行进行排序
- mutate()：添加新变量
Select 和 Mutate 函数示例：
R
CODEBLOCK_7de91f64
Output:
!select-and-filterSelect and Mutate
Filter 和 Arrange 函数示例：
Python
CODEBLOCK_46465837
Output:
!Filter-Filter and Arrange
3. ggplot2
ggplot2 是一个基于图形语法 开源可视化包。它被广泛认为是 R 中最著名、最灵活的可视化库之一。使用 ggplot2，用户可以创建广泛的静态和交互式可视化图表，包括：
- 条形图
- 散点图
- 折线图
- 直方图
- 箱线图
其语法简单易学，且可视化结果具有高度的可定制性，这使其成为 R 中数据可视化的首选包。
R
CODEBLOCK_80083298
Output:
4. caret
caret 包（分类和回归训练）为在 R 中构建机器学习模型提供了一个全面的框架。它包含了以下工具：
- 数据拆分
- 数据预处理
- 特征选择
- 模型训练
- 模型评估
caret 支持众多的机器学习算法，因其易用性和灵活性而在业界被广泛使用。
R
CODEBLOCK_c96c5673
Output:
Model