Réintroduction de glmnet

Machine Learning avec caret en R

Zach Mayer

Data Scientist at DataRobot and co-author of caret

Révision de glmnet

  • Modèle linéaire avec sélection de variables intégrée
  • Excellent modèle de base
  • Avantages
    • S'ajuste rapidement
    • Ignore les variables bruyantes
    • Donne des coefficients interprétables
Machine Learning avec caret en R

Exemple : glmnet sur des données de désabonnement

set.seed(42)
model_glmnet <- train(
  churn ~ ., 
  churnTrain,
  metric = "ROC",
  method = "glmnet",
  tuneGrid = expand.grid(
    alpha = 0:1, 
    lambda = 0:10 / 10
  ),
  trControl = myControl
)
Machine Learning avec caret en R

Visualiser les résultats

plot(model_glmnet)

L'image montre un tracé de la courbe ROC selon le paramètre de régularisation pour deux valeurs de pourcentage de mélange, 0 et 1. La ROC est beaucoup plus élevée quand le pourcentage de mélange est 1.

Machine Learning avec caret en R

Tracer les coefficients

plot(model_glmnet$finalModel)

L'image montre un graphique glmnet personnalisé : coefficients selon la norme L1

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Passons à la pratique !

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