Melatih model pada data blood-brain yang telah direduksi

Sekarang setelah Anda mereduksi himpunan data, Anda dapat melatih model glm menggunakan fungsi train(). Model ini akan berjalan lebih cepat dibandingkan menggunakan himpunan data penuh dan akan menghasilkan akurasi prediktif yang sangat mirip.

Selain itu, variabel dengan varians nol dapat menimbulkan masalah pada validasi silang (misalnya jika satu lipatan hanya berisi satu nilai unik untuk variabel tersebut), sehingga menghapusnya sebelum pemodelan membuat Anda lebih kecil kemungkinan mengalami galat selama proses pelatihan.

Latihan ini merupakan bagian dari kursus

Machine Learning dengan caret di R

Lihat Kursus

Instruksi latihan

bloodbrain_x, bloodbrain_y, remove, dan bloodbrain_x_small telah dimuat ke ruang kerja Anda.

Latih model glm menggunakan fungsi train() dan himpunan data blood-brain yang telah direduksi yang Anda buat pada latihan sebelumnya.
Cetak hasilnya ke konsol.

Latihan interaktif langsung praktik

Cobalah latihan ini dengan melengkapi kode contoh ini.

# Fit model on reduced data: model
model <- train(
  x = ___, 
  y = ___, 
  method = "glm"
)

# Print model to console

Edit dan Jalankan Kode