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Utiliser un trainControl personnalisé

Maintenant que vous avez un objet trainControl personnalisé, il est facile d’ajuster des modèles caret qui utilisent l’AUC plutôt que l’exactitude pour régler et évaluer le modèle. Il vous suffit de passer votre objet trainControl personnalisé à la fonction train() via l’argument trControl, par exemple :

train(<standard arguments here>, trControl = myControl)

Cette syntaxe vous offre un moyen pratique de stocker de nombreux paramètres de modélisation personnalisés, puis de les réutiliser dans plusieurs appels à train(). Vous exploiterez largement cette astuce au chapitre 5.

Cet exercice fait partie du cours

<cours>Machine Learning avec caret en R</cours>
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Instructions de l’exercice

  • Utilisez train() pour prédire Class à partir de toutes les autres variables des données Sonar (c’est‑à‑dire Class ~ .). Il doit s’agir d’un modèle glm (donc définissez method sur "glm") utilisant votre objet trainControl personnalisé, myControl. Enregistrez le résultat dans model.
  • Affichez le modèle dans la console et examinez sa sortie.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Train glm with custom trainControl: model



# Print model to console
Modifier et exécuter le code