Eigene trainControl verwenden

Jetzt, da du ein eigenes trainControl-Objekt hast, kannst du ganz einfach caret-Modelle fitten, die zur Abstimmung und Bewertung des Modells AUC statt Accuracy verwenden. Du kannst dein eigenes trainControl-Objekt einfach über das Argument trControl an die Funktion train() übergeben, z. B.:

train(<standard arguments here>, trControl = myControl)

Mit dieser Syntax kannst du viele benutzerdefinierte Modellierungsparameter bequem speichern und dann in mehreren Aufrufen von train() wiederverwenden. Diesen Trick wirst du in Kapitel 5 ausgiebig nutzen.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Maschinelles Lernen mit caret in R</Kurs>

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Übungsanweisungen

Verwende train(), um Class aus allen anderen Variablen in den Sonar-Daten vorherzusagen (also Class ~ .). Es soll ein glm-Modell sein (also method auf "glm" setzen), das dein eigenes trainControl-Objekt myControl verwendet. Speichere das Ergebnis in model.
Gib das Modell in der Konsole aus und sieh dir die Ausgabe an.

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# Train glm with custom trainControl: model



# Print model to console

Code bearbeiten und ausführen