resamples オブジェクトを作成する
すでに churn データセットに対して 2 つのモデルを学習しました。ここからは、アウトオブサンプル予測を比較し、どちらがこのデータセットに最適かを選びます。
caret では、同じ学習データを使い、事前に同じ trainControl オブジェクト（クロスバリデーションの分割を含む）を用いているモデルであれば、resamples() 関数で比較できます。resamples() はモデルのリストを入力として受け取り、一度に多数のモデルを比較できます（この演習では 2 つのみを比較します）。
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
model_glmnet と model_rf はワークスペースに読み込まれています。
glmnetモデルをitem1、rangerモデルをitem2として含むlist()を作成します。- このリストを
resamples()関数に渡し、得られたオブジェクトをresamplesとして保存します。 resamplesに対してsummary()を呼び出して結果を要約します。
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。
# Create model_list
model_list <- list(item1 = ___, item2 = ___)
# Pass model_list to resamples(): resamples
# Summarize the results