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
Instrucciones del ejercicio
- Usa
train()para predecirClassa partir de todas las demás variables en los datos deSonar(es decir,Class ~ .). Debe ser un modeloglm(es decir, establecemethoden"glm") usando tu objetotrainControlpersonalizado,myControl. Guarda el resultado enmodel. - 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