Crea un oggetto resamples

Ora che hai addestrato due modelli sul dataset di churn, è il momento di confrontare le loro previsioni out-of-sample e scegliere quale sia il modello migliore per il tuo insieme di dati.

Puoi confrontare i modelli in caret usando la funzione resamples(), a condizione che abbiano gli stessi dati di training e utilizzino lo stesso oggetto trainControl con le stesse fold di cross-validation preimpostate. resamples() accetta in input una lista di modelli e può essere usata per confrontare decine di modelli in una volta (anche se in questo caso stai confrontando solo due modelli).

Questo esercizio fa parte del corso

Machine Learning con caret in R

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Istruzioni dell'esercizio

model_glmnet e model_rf sono caricati nel tuo workspace.

Crea una list() che contenga il modello glmnet come item1 e il modello ranger come item2.
Passa questa lista alla funzione resamples() e salva l'oggetto risultante come resamples.
Riassumi i risultati chiamando summary() su resamples.

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

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

# Pass model_list to resamples(): resamples


# Summarize the results

Modifica ed esegui il codice