Buat trainControl kustom

Himpunan data kualitas anggur adalah masalah regresi, tetapi sekarang Anda melihat masalah klasifikasi. Ini adalah himpunan data simulasi berdasarkan kompetisi "don't overfit" di Kaggle beberapa tahun lalu.

Masalah klasifikasi sedikit lebih rumit daripada masalah regresi karena Anda harus menyediakan summaryFunction kustom kepada fungsi train() untuk menggunakan metrik AUC dalam memberi peringkat pada model Anda. Mulailah dengan membuat trainControl kustom, seperti yang Anda lakukan di bab sebelumnya. Pastikan untuk mengatur classProbs = TRUE, jika tidak, twoClassSummary untuk summaryFunction akan gagal.

Latihan ini adalah bagian dari kursus

Machine Learning dengan caret di R

Lihat Kursus

Petunjuk latihan

Buat trainControl kustom bernama myControl untuk klasifikasi menggunakan fungsi trainControl.

Gunakan 10 lipatan CV.
Gunakan twoClassSummary untuk summaryFunction.
Pastikan untuk mengatur classProbs = TRUE.

Latihan interaktif praktis

Cobalah latihan ini dengan menyelesaikan kode contoh berikut.

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

Edit dan Jalankan Kode