Yeniden örneklemeler üzerine daha fazlası

R ile caret kullanarak Machine Learning

Zach Mayer

Data Scientist at DataRobot and co-author of caret

Modelleri karşılaştırma

Resamples çok sayıda yararlı yönteme sahiptir
Favori fonksiyonlarımdan biri (teşekkürler Max!)
caretEnsemble paketine ilham verdi

Kutu-bıyık grafiği

bwplot(resamps, metric = "ROC")

Görsel, yeniden örneklemelerin kutu-bıyık grafiğini gösterir. ROC dağılımı, glmnet’e kıyasla random forest için çok daha yüksektir.

Nokta grafiği

dotplot(resamps, metric = "ROC")

Görsel, yeniden örneklemelerin nokta grafiğini gösterir. Kutu-bıyık grafiğine benzer bilgi verir; ancak her model türü için yalnızca ROC ortalaması ve güven aralığını gösterir.

Yoğunluk grafiği

densityplot(resamps, metric = "ROC")

Görsel, her modelin yeniden örneklemeleri için ROC’un olasılık yoğunluk eğrilerini gösterir.

Saçılım grafiği

xyplot(resamps, metric = "ROC")

Görsel, AUC skorlarının glmnet’e karşı random forest için saçılım grafiğini gösterir. Her nokta bir yeniden örneklemeyi temsil eder.

Bir başka nokta grafiği

dotplot(lots_of_models, metric = "ROC")

Görsel, model türüne karşı ROC’un nokta grafiğini gösterir. Çok sayıda model türünü ölçeklenebilir biçimde göstermek için nokta grafikleri etkilidir.

Haydi pratik yapalım!

R ile caret kullanarak Machine Learning