Ajusta el modelo de referencia
Ahora que tienes un objeto trainControl reutilizable llamado myControl, puedes empezar a ajustar distintos modelos predictivos a tu conjunto de datos de churn y evaluar su precisión predictiva.
Empezarás con uno de mis modelos favoritos, glmnet, que penaliza los modelos de regresión lineal y logística en el tamaño y el número de coeficientes para ayudar a evitar el sobreajuste.
Este ejercicio forma parte del curso
Machine Learning con caret en R
Instrucciones del ejercicio
Ajusta un modelo glmnet al conjunto de datos de churn llamado model_glmnet. Asegúrate de usar myControl, que creaste en el primer ejercicio y está disponible en tu espacio de trabajo, como objeto trainControl.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Fit glmnet model: model_glmnet
model_glmnet <- train(
x = churn_x,
y = churn_y,
metric = "ROC",
method = ___,
trControl = ___
)