Bun venit la curs

Machine Learning cu caret în R

Max Kuhn

Software Engineer at RStudio and creator of caret

Învățare supervizată

O imagine cu o floare și o factură marcată „restantă".

Două tipuri de modele predictive
- Clasificare ⇒ Calitativ
- Regresie ⇒ Cantitativ
Utilizarea metricilor pentru evaluarea modelelor
- Cuantificabil
- Obiectiv
Eroarea pătratică medie (RMSE) pentru regresie

Calculul RMSE în eșantion este comun
- Prea optimist
- Duce la supraajustare
Mai bine calculat eroarea în afara eșantionului (ca în caret)
- Simulează utilizarea reală
- Ajută la evitarea supraajustării

# 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

Machine Learning cu caret în R