Créer un trainControl personnalisé

Le jeu de données sur la qualité du vin était un problème de régression, mais vous travaillez maintenant sur un problème de classification. Il s’agit d’un jeu de données simulé basé sur la compétition « don’t overfit » organisée sur Kaggle il y a quelques années.

Les problèmes de classification sont un peu plus complexes que les problèmes de régression, car vous devez fournir une summaryFunction personnalisée à la fonction train() pour utiliser la métrique AUC afin de classer vos modèles. Commencez par créer un trainControl personnalisé, comme vous l’avez fait au chapitre précédent. Assurez-vous de définir classProbs = TRUE, sinon le twoClassSummary pour summaryFunction échouera.

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Machine Learning avec caret en R

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Instructions

Créez un trainControl personnalisé appelé myControl pour la classification à l’aide de la fonction trainControl.

Utilisez 10 plis de CV.
Utilisez twoClassSummary pour summaryFunction.
Assurez-vous de définir classProbs = TRUE.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Create custom trainControl: myControl
myControl <- trainControl(
  method = "cv", 
  number = ___,
  summaryFunction = ___,
  classProbs = ___, # IMPORTANT!
  verboseIter = TRUE
)

Modifier et exécuter le code