Özel ayar ızgarasıyla glmnet

R ile caret kullanarak Machine Learning

Zach Mayer

Data Scientist at DataRobot and co-author of caret

Özel ayarlı glmnet modelleri

2 ayar parametresi: alpha ve lambda
Tek bir alpha için tüm lambda değerleri aynı anda uyarlanır
“Fiyatına” birden çok model

Örnek: glmnet ayarlama

# Make a custom tuning grid
myGrid <- expand.grid(
  alpha = 0:1, 
  lambda = seq(0.0001, 0.1, length = 10)
)

# Fit a model
set.seed(42)
model <- train(
  y ~ ., 
  overfit, 
  method = "glmnet", 
  tuneGrid = myGrid, 
  trControl = myControl
)

# Plot results
plot(model)

Modelleri görsel karşılaştırma

Görsel, iki karışım yüzdesi (0 ve 1) için ROC eğrisi ile düzenlileştirme parametresi arasındaki çizgi grafiğini gösterir. Karışım yüzdesi 1 ve düzenlileştirme parametresi 0,1’den büyük olduğunda ROC en yüksektir.

Tam düzenlileştirme yolu

plot(model$finalModel)

Görsel, glmnet modelleri için özel bir çizgi grafiği gösterir. Katsayılar ile L1 normu arasında birçok çizgi vardır. L1 normu arttıkça katsayıların aralığı genişler.

Haydi pratik yapalım!

R ile caret kullanarak Machine Learning