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R의 caret로 배우는 Machine Learning

Max Kuhn

Software Engineer at RStudio and creator of caret

지도 학습

  • R caret 패키지
  • 지도 학습 자동화(예측 모델링)
  • 타깃 변수

꽃과 "연체" 표시된 청구서 그림.

R의 caret로 배우는 Machine Learning

지도 학습

  • 예측 모델 두 가지
    • 분류 ⇒ 질적
    • 회귀 ⇒ 양적
  • 모델 평가는 지표 사용
    • 정량적
    • 객관적
  • 회귀에는 RMSE 사용
R의 caret로 배우는 Machine Learning

모델 성능 평가

  • 내부 데이터 RMSE를 자주 계산함
    • 과도하게 낙관적임
    • 과적합 유발
  • 외부 데이터 오류 계산이 더 바람직(caret 방식)
    • 실제 사용 시나리오 반영
    • 과적합 방지 도움
R의 caret로 배우는 Machine Learning

내부 데이터 오류

# 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
R의 caret로 배우는 Machine Learning

실습해 봅시다!

R의 caret로 배우는 Machine Learning

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