カスタム trainControl の使用
カスタムの trainControl オブジェクトが用意できたので、モデルのチューニングと評価に正解率ではなく AUC を使う caret モデルを簡単に学習できます。trControl 引数でカスタムの trainControl オブジェクトを train() に渡すだけです。例:
train(<standard arguments here>, trControl = myControl)
この書き方なら、多くのカスタムモデリング用パラメータをまとめて保存し、複数回の train() 呼び出しで再利用できます。第5章でもこのテクニックを活用します。
この演習はコースの一部です
Rで学ぶ caret を使った Machine Learning
演習の手順
train()を使って、Sonarデータで他のすべての変数からClassを予測してください（つまり、Class ~ .）。モデルはglm（つまりmethodを"glm"に設定）とし、カスタムのtrainControlオブジェクトmyControlを使用します。結果はmodelに保存します。- モデルをコンソールに出力し、内容を確認してください。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Train glm with custom trainControl: model
# Print model to console