我们通过对下载次数进行分析，筛选出了在机器学习领域中最受欢迎的前20个r语言包。
这些R包不仅受到Kaggle高手们的青睐，也得到了资深用户的认可。它们的使用率和评价不仅仅取决于其他包的依赖关系。接下来，我们将逐一介绍这20个R包。
1. e1071 提供了潜类分析、短时傅里叶变换、模糊聚类、支持向量机、最短路径计算、装袋聚类和朴素贝叶斯分类器等多种功能。
1. 潜类分析、短时傅里叶变换、模糊聚类、支持向量机、最短路径计算、装袋聚类和朴素贝叶斯分类器等。
2. rpart 提供递归分割和回归树的功能。
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2. 递归分割和回归树。
3. igraph 是一组网络分析工具的集合。
3. 网络分析工具集合。
4. nnet 提供了前馈神经网络和多项对数线性模型。
4. 前馈神经网络和多项对数线性模型。
5. randomForest 使用Breiman和Cutler开发的随机森林算法进行分类和回归。
5. 随机森林算法。
6. caret（Classification And REgression Training的缩写）是一套旨在简化预测模型创建过程的函数集合。
6. 一套解决分类和回归问题的综合工具包。
7. kernlab 是基于内核的机器学习实验室。
7. 基于内核的机器学习包。
8. glmnet 提供Lasso和弹性网正则化的广义线性模型。
8. Lasso和弹性网正则化广义线性模型。
9. ROCR 用于可视化评分分类器的性能。
9. 可视化评分分类器的性能。
10. gbm 用于生成提升的回归模型。
10. 生成提升的回归模型。
11. party 是一个用于递归分割的实验室。
11. 决策树包。
12. arules 用于挖掘关联规则和频繁项集。
12. 关联规则挖掘和频繁项集。
13. tree 提供分类和回归树的功能。
13. 分类和回归树。
14. klaR 用于分类和可视化。
14. 分类和可视化操作。
15. RWeka 提供R/Weka接口。
15. 关于R或Weka的接口。
16. ipred 提供基于bagging思想的改良模型。
16. 基于bagging思想的改良模型。
17. lars 提供最小角度回归、Lasso和逐步回归。
17. 最小角度回归、Lasso和逐步回归。
18. earth 提供多元自适应回归样条模型。
18. 多元自适应回归样条分析。
19. CORElearn 提供分类、回归、特征评估和顺序评估。
19. 分类、回归，特征评估。
20. mboost 提供基于Boosting的模型算法。
20. 基于Boosting的模型算法。
以上就是机器学习领域中最受欢迎的20个R语言包的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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