Crea un objeto resamples

Ahora que has ajustado dos modelos al conjunto de datos de churn, es momento de comparar sus predicciones fuera de muestra y elegir cuál es el mejor modelo para tu conjunto de datos.

Puedes comparar modelos en caret usando la función resamples(), siempre que tengan los mismos datos de entrenamiento y usen el mismo objeto trainControl con pliegues de validación cruzada predefinidos. resamples() recibe como entrada una lista de modelos y puede usarse para comparar decenas de modelos a la vez (aunque en este caso solo estás comparando dos modelos).

Este ejercicio forma parte del curso

Machine Learning con caret en R

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Instrucciones del ejercicio

model_glmnet y model_rf están cargados en tu espacio de trabajo.

Crea una list() que contenga el modelo glmnet como item1 y el modelo ranger como item2.
Pasa esta lista a la función resamples() y guarda el objeto resultante como resamples.
Resume los resultados llamando a summary() sobre resamples.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Create model_list
model_list <- list(item1 = ___, item2 = ___)

# Pass model_list to resamples(): resamples


# Summarize the results

Editar y ejecutar código