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使用 R 的 caret 進行 Machine Learning

Max Kuhn

Software Engineer at RStudio and creator of caret

監督式學習

  • R 的 caret 套件
  • 自動化 監督式學習（也稱預測建模）
  • 目標變數

一張花朵與標示「past due」帳單的圖片。

使用 R 的 caret 進行 Machine Learning

監督式學習

  • 兩類預測模型
    • 分類 ⇒ 質化
    • 迴歸 ⇒ 量化
  • 用 指標 評估模型
    • 可量化
    • 客觀
  • 迴歸常用 均方根誤差（RMSE）
使用 R 的 caret 進行 Machine Learning

評估模型效能

  • 常見做法：計算樣本內 RMSE
    • 過於樂觀
    • 易導致過度擬合
  • 較佳做法：計算樣本外誤差（如 caret）
    • 模擬真實使用情境
    • 有助避免過度擬合
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樣本內誤差

# 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))

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一起來練習吧！

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