glmnet 다시 소개

R의 caret로 배우는 Machine Learning

Zach Mayer

Data Scientist at DataRobot and co-author of caret

glmnet 복습

변수 선택이 내장된 선형 모델
훌륭한 기준 모델
장점
- 빠르게 학습
- 노이즈 변수 무시
- 해석 가능한 계수 제공

예시: 이탈 데이터에 glmnet 적용

set.seed(42)
model_glmnet <- train(
  churn ~ ., 
  churnTrain,
  metric = "ROC",
  method = "glmnet",
  tuneGrid = expand.grid(
    alpha = 0:1, 
    lambda = 0:10 / 10
  ),
  trControl = myControl
)

결과 시각화

plot(model_glmnet)

이미지는 혼합 비율 0과 1에 대한 ROC 대 정규화 파라미터 선 그래프를 보여줍니다. 혼합 비율이 1일 때 ROC가 훨씬 높습니다.

계수 플롯

plot(model_glmnet$finalModel)

이미지는 L1 놈 대비 계수를 보여주는 glmnet 맞춤형 플롯입니다.

연습해 봅시다!

R의 caret로 배우는 Machine Learning