glmnet’i yeniden tanıtalım

R ile caret kullanarak Machine Learning

Zach Mayer

Data Scientist at DataRobot and co-author of caret

glmnet’e genel bakış

Değişken seçimi gömülü doğrusal model
Güçlü bir başlangıç modeli
Avantajlar
- Hızlı uyum sağlar
- Gürültülü değişkenleri yok sayar
- Yorumlanabilir katsayılar verir

Örnek: churn verisinde glmnet

set.seed(42)
model_glmnet <- train(
  churn ~ ., 
  churnTrain,
  metric = "ROC",
  method = "glmnet",
  tuneGrid = expand.grid(
    alpha = 0:1, 
    lambda = 0:10 / 10
  ),
  trControl = myControl
)

Sonuçları görselleştir

plot(model_glmnet)

Görsel, 0 ve 1 karışım yüzdeleri için ROC ile düzenlileştirme parametresi arasındaki çizgi grafiğini gösteriyor. Karışım yüzdesi 1 iken ROC çok daha yüksek.

Katsayıları görselleştir

plot(model_glmnet$finalModel)

Görsel, katsayılar ile L1 normu arasındaki özel bir glmnet grafiğini gösteriyor

Haydi pratik yapalım!

R ile caret kullanarak Machine Learning