Ajusta un modelo en los datos reducidos de sangre-cerebro

Ahora que has reducido tu conjunto de datos, puedes ajustar un modelo glm con la función train(). Este modelo se ejecutará más rápido que con el conjunto completo y ofrecerá una precisión predictiva muy similar.

Además, las variables con varianza cero pueden causar problemas con la validación cruzada (p. ej., si un pliegue termina teniendo un único valor para esa variable). Eliminarlas antes de modelar reduce la probabilidad de que aparezcan errores durante el ajuste.

Este ejercicio forma parte del curso

Machine Learning con caret en R

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Instrucciones del ejercicio

bloodbrain_x, bloodbrain_y, remove y bloodbrain_x_small están cargados en tu espacio de trabajo.

Ajusta un modelo glm usando la función train() y el conjunto de datos reducido de sangre-cerebro que creaste en el ejercicio anterior.
Imprime el resultado en la consola.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Fit model on reduced data: model
model <- train(
  x = ___, 
  y = ___, 
  method = "glm"
)

# Print model to console

Editar y ejecutar código