Reutilizarea unui trainControl

Machine Learning cu caret în R

Max Kuhn

Software Engineer at RStudio and creator of caret

Un exemplu din lumea reală

  • Date: rata de abandon al clienților la o companie de telecomunicații
  • Antrenați modele diferite și alegeți-l pe cel mai bun
  • Modelele trebuie să utilizeze aceleași seturi de antrenare/testare
  • Creați un obiect trainControl partajat
Machine Learning cu caret în R

Exemplu: date privind abandonul clienților

# Summarize the target variables
library(caret)
library(C50)
data(churn)
table(churnTrain$churn) / nrow(churnTrain)

      yes        no 
0.1449145 0.8550855
Machine Learning cu caret în R

Exemplu: date privind abandonul clienților

# Create train/test indexes
set.seed(42)
myFolds <- createFolds(churnTrain$churn, k = 5)

# Compare class distribution
i <- myFolds$Fold1
table(churnTrain$churn[i]) / length(i)

      yes        no 
0.1441441 0.8558559
Machine Learning cu caret în R

Exemplu: date privind abandonul clienților

myControl <- trainControl(
  summaryFunction = twoClassSummary,
  classProbs = TRUE,
  verboseIter = TRUE,
  savePredictions = TRUE,
  index = myFolds
)
  • Utilizați fold-urile pentru a crea un obiect trainControl
  • Aceleași fold-uri de validare încrucișată pentru fiecare model
Machine Learning cu caret în R

Să exersăm!

Machine Learning cu caret în R

Preparing Video For Download...