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Machine Learning avec caret en R

Max Kuhn

Software Engineer at RStudio and creator of caret

Apprentissage supervisé

  • Forfait R caret
  • Automatise l'apprentissage supervisé (modélisation prédictive)
  • Variable cible

Une fleur et une facture marquée « en retard ».

Machine Learning avec caret en R

Apprentissage supervisé

  • Deux types de modèles prédictifs
    • Classification ⇒ Qualitatif
    • Régression ⇒ Quantitatif
  • Utiliser des métriques pour évaluer les modèles
    • Quantifiables
    • Objectives
  • Root Mean Squared Error (RMSE) pour la régression
Machine Learning avec caret en R

Évaluer la performance du modèle

  • On calcule souvent la RMSE interne (in‑sample)
    • Trop optimiste
    • Mène au surapprentissage
  • Mieux : erreur hors échantillon (comme avec caret)
    • Simule l'usage réel
    • Aide à éviter le surapprentissage
Machine Learning avec caret en R

Erreur interne (in‑sample)

# 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 avec caret en R

Passons à la pratique !

Machine Learning avec caret en R

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