Reutilizando um trainControl

Machine Learning com caret em R

Max Kuhn

Software Engineer at RStudio and creator of caret

Um exemplo do mundo real

Dados: churn de clientes em uma operadora
Treinar vários modelos e escolher o melhor
Modelos devem usar os mesmos splits de treino/teste
Criar um objeto trainControl compartilhado

Exemplo: dados de churn de clientes

# Summarize the target variables
library(caret)
library(C50)
data(churn)
table(churnTrain$churn) / nrow(churnTrain)

      yes        no 
0.1449145 0.8550855

Exemplo: dados de churn de clientes

# Create train/test indexes
set.seed(42)
myFolds <- createFolds(churnTrain$churn, k = 5)

# Compare class distribution
i <- myFolds$Fold1
table(churnTrain$churn[i]) / length(i)

      yes        no 
0.1441441 0.8558559

Exemplo: dados de churn de clientes

myControl <- trainControl(
  summaryFunction = twoClassSummary,
  classProbs = TRUE,
  verboseIter = TRUE,
  savePredictions = TRUE,
  index = myFolds
)

Usar os folds para criar um objeto trainControl
Exatamente os mesmos folds de validação cruzada para cada modelo

Vamos praticar!

Machine Learning com caret em R