Ensembling dei modelli
E con questo abbiamo concluso il corso! Come anteprima di un futuro corso sugli ensemble di modelli caret, ti mostro come adattare uno stacked ensemble usando il pacchetto caretEnsemble.
caretEnsemble fornisce la funzione caretList() per creare più modelli caret in una volta sullo stesso insieme di dati, usando le stesse fold di ricampionamento. Puoi anche creare tue liste personalizzate di modelli caret.
In questo esercizio, ho preparato per te una caretList che contiene i modelli glmnet e ranger che hai addestrato sul dataset di churn. Usa la funzione caretStack() per creare uno stack di modelli caret, in cui i due sotto-modelli (glmnet e ranger) alimentano un altro modello caret (si spera ancora più accurato!).
Questo esercizio fa parte del corso
Machine Learning con caret in R
Istruzioni dell'esercizio
- Chiama la funzione
caretStack()con due argomenti,model_listemethod = "glm", per eseguire l'ensemble dei due modelli usando una regressione logistica. Salva il risultato instack. - Riassumi il modello risultante con la funzione
summary().
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# Create ensemble model: stack
stack <-
# Look at summary