Ensamblado de modelos

¡Con esto termina el curso! Como adelanto de un futuro curso sobre cómo crear ensembles de modelos de caret, te voy a mostrar cómo ajustar un ensemble apilado de modelos usando el paquete caretEnsemble.

caretEnsemble ofrece la función caretList() para crear varios modelos de caret a la vez sobre el mismo conjunto de datos, utilizando los mismos pliegues de remuestreo. También puedes crear tus propias listas de modelos de caret.

En este ejercicio, ya he creado un caretList por ti, que contiene los modelos glmnet y ranger que ajustaste sobre el conjunto de datos de churn. Usa la función caretStack() para crear una pila de modelos de caret, donde los dos submodelos (glmnet y ranger) alimentan a otro modelo de caret (¡esperemos que más preciso!).

Este ejercicio forma parte del curso

Machine Learning con caret en R

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Instrucciones del ejercicio

Llama a la función caretStack() con dos argumentos, model_list y method = "glm", para combinar los dos modelos usando una regresión logística. Guarda el resultado como stack.
Resume el modelo resultante con la función summary().

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Create ensemble model: stack
stack <- 

# Look at summary

Editar y ejecutar código