Повторне використання `trainControl`

Machine Learning з пакетом caret в R

Max Kuhn

Software Engineer at RStudio and creator of caret

Реальний приклад

Дані: відтік клієнтів телеком-компанії
Навчіть різні моделі й оберіть найкращу
Моделі мають використовувати однакові поділи train/test
Створіть спільний об'єкт trainControl

Приклад: дані про відтік клієнтів

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

      yes        no 
0.1449145 0.8550855

Приклад: дані про відтік клієнтів

# 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

Приклад: дані про відтік клієнтів

myControl <- trainControl(
  summaryFunction = twoClassSummary,
  classProbs = TRUE,
  verboseIter = TRUE,
  savePredictions = TRUE,
  index = myFolds
)

Використайте фолди, щоб створити об'єкт trainControl
Ті самі фолди перехресної перевірки для кожної моделі

Давайте потренуємось!

Machine Learning з пакетом caret в R