一、环境准备
在进行R语言机器学习前，必须先配置好开发环境。
首先，需要安装R语言编程环境及相关依赖。可以在官网（https://www.r-project.org/）下载最新版本的R语言，并按照官方文档安装。安装完毕后，可以在终端或RStudio中启动R语言解释器。
# 安装R语言
sudo apt-get update
sudo apt-get install r-base
# 启动R语言解释器
R
其次，为了便于开发，推荐使用RStudio集成开发环境。同样可以在官网（https://rstudio.com/）下载最新版的RStudio，然后安装。
最后，需要安装一些R语言机器学习库，便于后续的开发。这里推荐使用tidyverse、ggplot2等常用库，可以通过R命令直接安装：
# 安装tidyverse、ggplot2等库
install.packages("tidyverse")
install.packages("ggplot2")
二、数据处理
机器学习的第一步是数据处理。在R语言中，可以通过tidyverse等库来完成数据的清洗、整理、转换等操作。
下面是一个示例代码，用于处理鸢尾花数据集：
# 载入数据集
iris_data <- iris
# 数据清洗
iris_data %>%
filter(Sepal.Length > 5) %>%
select(-Species) %>%
mutate(Sepal.Ratio = Sepal.Width/Sepal.Length) %>%
head()
这段代码首先载入鸢尾花数据集，然后对数据进行清洗、筛选、选择、变换等操作。最后输出前几行处理后的数据。
三、特征工程
特征工程是机器学习的重要步骤之一，其目的是为了将原始数据转化为更加适合机器学习模型的特征。
R语言中可以使用诸如caret、tidymodels等库来完成特征工程。这里以手写数字识别为例，对数据进行预处理、特征提取和特征选择，如下所示：
# 载入数据集
data(mnist)
# 预处理数据
mnist_prep <- prep_mnist(mnist)
# 特征提取
mnist_feat <- mnist_prep %>%
feat_extract()
# 特征选择
mnist_sel <- mnist_feat %>%
select_features()
这段代码首先载入手写数字数据集，然后预处理数据，提取特征，最后进行特征选择。其中，prep_mnist()函数是用于预处理未经过处理的数据集，并将其转换为tidyverse格式的函数；feat_extract()函数对数据进行特征提取；select_features()函数用于进行特征选择。
四、模型训练
在进行特征工程后，就可以开始训练机器学习模型了。R语言中常用的机器学习库包括caret、mlr、tidymodels等。
下面是一个简单的代码样例，用于训练决策树模型：
# 载入数据集
data(iris)
# 拆分数据集
set.seed(123)
split_data <- initial_split(iris, prop = 0.7, strata = Species)
train_data <- training(split_data)
test_data <- testing(split_data)
# 训练模型
dec_tree <- train(Species ~ .,
data = train_data,
method = "rpart",
trControl = trainControl(method = "cv"))
# 预测结果
dec_tree_pred <- predict(dec_tree, test_data)
这段代码首先载入鸢尾花数据集，然后将其拆分为训练集和测试集。接着使用train()函数进行模型训练，训练决策树模型。最后使用测试集进行预测。
五、模型评估
完成模型训练后，需要评估模型的性能。在R语言中，可以使用诸如caret、mlr、tidymodels等库来完成模型的评估。
下面是一个简单的代码样例，用于评估决策树模型的精度：
# 计算精度
dec_tree_acc <- confusionMatrix(dec_tree_pred, test_data$Species)$overall[[1]]
# 输出结果
dec_tree_acc
这段代码首先使用confusionMatrix()函数计算决策树模型的精度，然后输出结果。
