Buat objek resamples

Sekarang setelah Anda memfitting dua model pada himpunan data churn, saatnya membandingkan prediksi out-of-sample keduanya dan memilih model terbaik untuk himpunan data Anda.

Anda dapat membandingkan model di caret menggunakan fungsi resamples(), dengan syarat keduanya memiliki data pelatihan yang sama dan menggunakan objek trainControl yang sama dengan lipatan cross-validation yang sudah ditetapkan. resamples() menerima input berupa list model dan dapat digunakan untuk membandingkan puluhan model sekaligus (meskipun dalam kasus ini Anda hanya membandingkan dua model).

Latihan ini merupakan bagian dari kursus

Machine Learning dengan caret di R

Lihat Kursus

Instruksi latihan

model_glmnet dan model_rf sudah dimuat di workspace Anda.

Buat list() yang berisi model glmnet sebagai item1 dan model ranger sebagai item2.
Oper list ini ke fungsi resamples() dan simpan objek hasilnya sebagai resamples.
Ringkas hasilnya dengan memanggil summary() pada resamples.

Latihan interaktif langsung praktik

Cobalah latihan ini dengan melengkapi kode contoh ini.

# Create model_list
model_list <- list(item1 = ___, item2 = ___)

# Pass model_list to resamples(): resamples


# Summarize the results

Edit dan Jalankan Kode