Mais sobre reamostragens

Machine Learning com caret em R

Zach Mayer

Data Scientist at DataRobot and co-author of caret

Comparando modelos

  • O objeto Resamples tem vários métodos legais
  • Uma das minhas funções favoritas (valeuzão, Max!)
  • Inspirou o pacote caretEnsemble
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Boxplot

bwplot(resamps, metric = "ROC")

A imagem mostra um boxplot das reamostragens. A distribuição de ROC é bem maior para o modelo random forest do que para o glmnet.

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Gráfico de pontos

dotplot(resamps, metric = "ROC")

A imagem mostra um gráfico de pontos das reamostragens. Fornece informação similar ao boxplot, mas você vê apenas a média e o intervalo de confiança do ROC para cada tipo de modelo.

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Gráfico de densidade

densityplot(resamps, metric = "ROC")

A imagem mostra curvas de densidade de probabilidade do ROC para as reamostragens de cada modelo.

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Gráfico de dispersão

xyplot(resamps, metric = "ROC")

A imagem mostra um gráfico de dispersão das áreas sob a curva para glmnet versus random forest. Cada ponto corresponde a uma reamostragem.

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Mais um gráfico de pontos

dotplot(lots_of_models, metric = "ROC")

A imagem mostra um gráfico de pontos de tipo de modelo versus ROC. O gráfico demonstra que esse tipo de visualização escala muito bem para muitos modelos.

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Vamos praticar!

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