Menggunakan kembali trainControl

Machine Learning dengan caret di R

Max Kuhn

Software Engineer at RStudio and creator of caret

Contoh dunia nyata

Data: churn pelanggan di perusahaan telekomunikasi
Latih beberapa model dan pilih yang terbaik
Model harus memakai pembagian train/test yang sama
Buat objek trainControl bersama

Contoh: data churn pelanggan

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

      yes        no 
0.1449145 0.8550855

Contoh: data churn pelanggan

# 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

Contoh: data churn pelanggan

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

Gunakan fold untuk membuat objek trainControl
Fold cross-validation persis sama untuk tiap model

Ayo berlatih!

Machine Learning dengan caret di R