Riutilizzare un trainControl

Machine Learning con caret in R

Max Kuhn

Software Engineer at RStudio and creator of caret

Un esempio reale

Dati: churn clienti in una telco
Allena modelli diversi e scegli il migliore
Stessi split train/test per tutti i modelli
Crea un unico oggetto trainControl condiviso

Esempio: dati di churn clienti

# Riassumi la variabile target
library(caret)
library(C50)
data(churn)
table(churnTrain$churn) / nrow(churnTrain)

      yes        no 
0.1449145 0.8550855

Esempio: dati di churn clienti

# Crea indici train/test
set.seed(42)
myFolds <- createFolds(churnTrain$churn, k = 5)

# Confronta la distribuzione delle classi
i <- myFolds$Fold1
table(churnTrain$churn[i]) / length(i)

      yes        no 
0.1441441 0.8558559

Esempio: dati di churn clienti

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

Usa i fold per creare un oggetto trainControl
Stessi fold di cross-validation per ogni modello

Passons à la pratique !

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