리샘플 더 알아보기

R의 caret로 배우는 Machine Learning

Zach Mayer

Data Scientist at DataRobot and co-author of caret

모델 비교

  • Resamples에는 유용한 메서드가 많습니다
  • 제가 좋아하는 함수 중 하나입니다(Max 감사합니다!)
  • caretEnsemble 패키지에 영감을 주었습니다
R의 caret로 배우는 Machine Learning

상자수염그림

bwplot(resamps, metric = "ROC")

이미지는 리샘플의 상자수염그림입니다. 랜덤 포레스트의 ROC 분포가 glmnet보다 훨씬 높습니다.

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도트플롯

dotplot(resamps, metric = "ROC")

이미지는 리샘플의 도트플롯입니다. 상자수염그림과 유사한 정보를 주지만, 각 모델 유형의 ROC 평균과 신뢰구간만 표시합니다.

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밀도 플롯

densityplot(resamps, metric = "ROC")

이미지는 각 모델 리샘플의 ROC에 대한 확률밀도 곡선입니다.

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산점도

xyplot(resamps, metric = "ROC")

이미지는 glmnet과 랜덤 포레스트의 AUC 점수를 비교한 산점도입니다. 각 점은 하나의 리샘플을 나타냅니다.

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또 다른 도트플롯

dotplot(lots_of_models, metric = "ROC")

이미지는 모델 유형 대비 ROC의 도트플롯입니다. 많은 모델 유형을 깔끔히 표시하는 데 도트플롯이 적합함을 보여줍니다.

R의 caret로 배우는 Machine Learning

연습해 봅시다!

R의 caret로 배우는 Machine Learning

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