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Usar un trainControl personalizado

Ahora que tienes un objeto trainControl personalizado, es fácil ajustar modelos de caret que usen AUC en lugar de accuracy para ajustar y evaluar el modelo. Solo tienes que pasar tu objeto trainControl personalizado a la función train() mediante el argumento trControl, por ejemplo:

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

Esta sintaxis te permite guardar de forma cómoda muchos parámetros de modelado personalizados y reutilizarlos en varias llamadas diferentes a train(). Harás un uso intensivo de este truco en el Capítulo 5.

Este ejercicio forma parte del curso

Machine Learning con caret en R

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Instrucciones del ejercicio

  • Usa train() para predecir Class a partir de todas las demás variables en los datos de Sonar (es decir, Class ~ .). Debe ser un modelo glm (es decir, establece method en "glm") usando tu objeto trainControl personalizado, myControl. Guarda el resultado en model.
  • Imprime el modelo en la consola y examina su salida.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Train glm with custom trainControl: model



# Print model to console
Editar y ejecutar código