更多重抽樣

使用 R 的 caret 進行 Machine Learning

Zach Mayer

Data Scientist at DataRobot and co-author of caret

模型比較

  • Resamples 有很多好用的方法
  • 我最喜歡的函式之一（感謝 Max！）
  • 啟發了 caretEnsemble 套件
使用 R 的 caret 進行 Machine Learning

盒鬚圖

bwplot(resamps, metric = "ROC")

此圖為重抽樣的盒鬚圖。隨機森林模型的 ROC 分佈明顯高於 glmnet 模型。

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點圖（Dot plot）

dotplot(resamps, metric = "ROC")

此圖為重抽樣的點圖。提供與盒鬚圖相近的資訊，但只顯示各模型 ROC 的平均值與信賴區間。

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密度圖

densityplot(resamps, metric = "ROC")

此圖為各模型重抽樣 ROC 的機率密度曲線。

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散佈圖

xyplot(resamps, metric = "ROC")

此圖為 glmnet 與隨機森林的曲線下面積分數散佈圖。每個點對應一個重抽樣。

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另一個點圖

dotplot(lots_of_models, metric = "ROC")

此圖為模型種類對 ROC 的點圖。顯示點圖非常適合同時呈現多種模型。

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一起來練習吧！

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