Buat indeks latih/uji khusus

Seperti yang Anda lihat di video, pada bab ini Anda akan berfokus pada himpunan data dunia nyata yang merangkum semua konsep yang dibahas pada bab-bab sebelumnya.

Himpunan data churn memuat data beragam pelanggan perusahaan telekomunikasi, dan tantangan pemodelannya adalah memprediksi pelanggan mana yang akan membatalkan layanan mereka (churn).

Di bab ini, Anda akan mengeksplorasi dua jenis model prediktif: glmnet dan rf, sehingga langkah pertama adalah membuat objek trainControl yang dapat digunakan ulang untuk membandingkan keduanya secara andal.

Latihan ini adalah bagian dari kursus

Machine Learning dengan caret di R

Lihat Kursus

Petunjuk latihan

churn_x dan churn_y telah dimuat di ruang kerja Anda.

Gunakan createFolds() untuk membuat 5 lipatan CV pada churn_y, variabel target Anda untuk latihan ini.
Teruskan lipatan tersebut ke trainControl() untuk membuat trainControl yang dapat digunakan ulang untuk membandingkan model.

Latihan interaktif praktis

Cobalah latihan ini dengan menyelesaikan kode contoh berikut.

# Create custom indices: myFolds
myFolds <- createFolds(___, k = 5)

# Create reusable trainControl object: myControl
myControl <- trainControl(
  summaryFunction = twoClassSummary,
  classProbs = TRUE, # IMPORTANT!
  verboseIter = TRUE,
  savePredictions = TRUE,
  index = ___
)

Edit dan Jalankan Kode