trainControl の再利用

Rで学ぶ caret を使った Machine Learning

Max Kuhn

Software Engineer at RStudio and creator of caret

実例

データ: 通信会社の解約（churn）
複数モデルを学習し最良を選択
同一の学習/テスト分割を使用
共有の trainControl オブジェクトを作成

例: 解約データ

# 目的変数の要約
library(caret)
library(C50)
data(churn)
table(churnTrain$churn) / nrow(churnTrain)

      yes        no 
0.1449145 0.8550855

例: 解約データ

# 学習/テストのインデックス作成
set.seed(42)
myFolds <- createFolds(churnTrain$churn, k = 5)

# クラス分布の比較
i <- myFolds$Fold1
table(churnTrain$churn[i]) / length(i)

      yes        no 
0.1441441 0.8558559

例: 解約データ

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

フォールドから trainControl を作成
各モデルで全く同じ交差検証フォールドを使用

演習に進みましょう

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