Bir trainControl’ü yeniden kullanma

R ile caret kullanarak Machine Learning

Max Kuhn

Software Engineer at RStudio and creator of caret

Gerçek dünya örneği

Veri: bir telekomda müşteri ayrılma (churn)
Farklı modelleri kurun ve en iyiyi seçin
Modeller aynı eğitim/test ayrımlarını kullanmalı
Ortak bir trainControl nesnesi oluşturun

Örnek: müşteri ayrılma verisi

# Hedef değişkenleri özetleyin
library(caret)
library(C50)
data(churn)
table(churnTrain$churn) / nrow(churnTrain)

      yes        no 
0.1449145 0.8550855

Örnek: müşteri ayrılma verisi

# Eğitim/test indeksleri oluşturun
set.seed(42)
myFolds <- createFolds(churnTrain$churn, k = 5)

# Sınıf dağılımını karşılaştırın
i <- myFolds$Fold1
table(churnTrain$churn[i]) / length(i)

      yes        no 
0.1441441 0.8558559

Örnek: müşteri ayrılma verisi

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

Katlamaları kullanarak bir trainControl nesnesi oluşturun
Her model için birebir aynı çapraz doğrulama katlamaları

Haydi pratik yapalım!

R ile caret kullanarak Machine Learning