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  3. Rで学ぶ caret を使った Machine Learning
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演習

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）。

指示

100 XP

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。