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
Machine Learning avec caret en R
Instructions
- Utilisez
train()pour prédireClassà partir de toutes les autres variables des donnéesSonar(c’est‑à‑direClass ~ .). Il doit s’agir d’un modèleglm(donc définissezmethodsur"glm") utilisant votre objettrainControlpersonnalisé,myControl. Enregistrez le résultat dansmodel. - Affichez le modèle dans la console et examinez sa sortie.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# Train glm with custom trainControl: model
# Print model to console