glmnet s vlastní ladicí mřížkou

Machine Learning s balíčkem caret v R

Zach Mayer

Data Scientist at DataRobot and co-author of caret

Vlastní ladění modelů glmnet

  • 2 ladicí parametry: alpha a lambda
  • Pro jedno alpha jsou všechny hodnoty lambda fitovány současně
  • Mnoho modelů za „cenu" jednoho
Machine Learning s balíčkem caret v R

Příklad: ladění glmnet

# Make a custom tuning grid
myGrid <- expand.grid(
  alpha = 0:1, 
  lambda = seq(0.0001, 0.1, length = 10)
)

# Fit a model
set.seed(42)
model <- train(
  y ~ ., 
  overfit, 
  method = "glmnet", 
  tuneGrid = myGrid, 
  trControl = myControl
)

# Plot results
plot(model)
Machine Learning s balíčkem caret v R

Vizuální porovnání modelů

Obrázek zobrazuje spojnicový graf ROC křivky v závislosti na regularizačním parametru pro dvě hodnoty míchacího procenta: 0 a 1. ROC je maximalizováno při míchacím procentu 1 a regularizačním parametru větším než 0,1.

Machine Learning s balíčkem caret v R

Úplná regularizační cesta

plot(model$finalModel)

Obrázek zobrazuje vlastní spojnicový graf pro modely glmnet. Mnoho čar koeficientů je vyneseno v závislosti na normě L1. S rostoucí normou L1 se rozsah koeficientů rozšiřuje.

Machine Learning s balíčkem caret v R

Pojďme si procvičit!

Machine Learning s balíčkem caret v R

Preparing Video For Download...