Eigene Train/Test-Indizes erstellen

Wie du im Video gesehen hast, konzentrierst du dich in diesem Kapitel auf einen realen Datensatz, der alle Konzepte aus den vorherigen Kapiteln zusammenführt.

Der Churn-Datensatz enthält Daten zu verschiedenen Telekommunikationskund:innen. Die Modellierungsaufgabe besteht darin, vorherzusagen, welche Kund:innen ihren Vertrag kündigen (also churnen).

In diesem Kapitel untersuchst du zwei unterschiedliche Arten von Vorhersagemodellen: glmnet und rf. Der erste Schritt ist daher, ein wiederverwendbares trainControl-Objekt zu erstellen, mit dem du sie zuverlässig vergleichen kannst.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Maschinelles Lernen mit caret in R

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Anleitung zur Übung

churn_x und churn_y sind in deinem Workspace geladen.

Verwende createFolds(), um 5 CV-Folds auf churn_y zu erzeugen, deiner Zielvariable für diese Übung.
Übergebe diese an trainControl(), um ein wiederverwendbares trainControl zum Vergleichen von Modellen zu erstellen.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Create custom indices: myFolds
myFolds <- createFolds(___, k = 5)

# Create reusable trainControl object: myControl
myControl <- trainControl(
  summaryFunction = twoClassSummary,
  classProbs = TRUE, # IMPORTANT!
  verboseIter = TRUE,
  savePredictions = TRUE,
  index = ___
)

Code bearbeiten und ausführen