Altri dettagli sui resample

Machine Learning con caret in R

Zach Mayer

Data Scientist at DataRobot and co-author of caret

Confrontare i modelli

  • Resamples ha un sacco di metodi utili
  • Una delle mie funzioni preferite (grazie, Max!)
  • Ha ispirato il pacchetto caretEnsemble
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Box-and-whisker

bwplot(resamps, metric = "ROC")

L'immagine mostra un box and whisker plot dei resample. La distribuzione dell'ROC è molto più alta per la random forest rispetto al modello glmnet.

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Dot plot

dotplot(resamps, metric = "ROC")

L'immagine mostra un dot plot dei resample. Fornisce info simili al box-and-whisker, ma mostra solo media e intervallo di confidenza dell'ROC per ciascun modello.

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Density plot

densityplot(resamps, metric = "ROC")

L'immagine mostra le curve di densità dell'ROC per i resample di ciascun modello.

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Scatter plot

xyplot(resamps, metric = "ROC")

L'immagine mostra uno scatter plot delle AUC per glmnet rispetto a random forest. Ogni punto corrisponde a un resample.

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Un altro dot plot

dotplot(lots_of_models, metric = "ROC")

L'immagine mostra un dot plot di tipo di modello vs ROC. Il grafico evidenzia che i dot plot scalano molto bene con molti modelli.

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Passiamo alla pratica !

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