Benvenuto al corso

Machine Learning con caret in R

Max Kuhn

Software Engineer at RStudio and creator of caret

Apprendimento supervisionato

  • Pacchetto R caret
  • Automatizza l’apprendimento supervisionato (o predictive modeling)
  • Variabile target

Un fiore e una fattura contrassegnata "scaduta".

Machine Learning con caret in R

Apprendimento supervisionato

  • Due tipi di modelli predittivi
    • Classificazione ⇒ Qualitativo
    • Regressione ⇒ Quantitativo
  • Usa metriche per valutare i modelli
    • Quantificabili
    • Oggettive
  • Root Mean Squared Error (RMSE) per la regressione
Machine Learning con caret in R

Valutare le prestazioni del modello

  • Calcolare l’RMSE in-sample è comune
    • Troppo ottimistico
    • Porta a overfitting
  • Meglio calcolare l’errore out-of-sample (come in caret)
    • Simula l’uso reale
    • Aiuta a evitare l’overfitting
Machine Learning con caret in R

Errore in-sample

# Fit a model to the mtcars data
data(mtcars)
model <- lm(mpg ~ hp, mtcars[1:20, ])

# Predict in-sample
predicted <- predict(
  model, mtcars[1:20, ], type = "response"
)

# Calculate RMSE
actual <- mtcars[1:20, "mpg"]
sqrt(mean((predicted - actual) ^ 2))

3.172132
Machine Learning con caret in R

Passiamo alla pratica !

Machine Learning con caret in R

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