モデルのアンサンブル
これでコースは完了です！ 今後の caret モデルでアンサンブルを作るコースの予告として、caretEnsemble パッケージを使ってスタックドアンサンブルを学習させる方法をお見せします。
caretEnsemble には、同じデータセット上で同じ再サンプリング分割を使い、複数の caret モデルを一度に作成するための caretList() 関数があります。自分で caret モデルのリストを用意することもできます。
この演習では、チャーンデータに対して学習した glmnet と ranger のモデルを含む caretList をこちらで用意しました。caretStack() 関数を使って caret モデルのスタックを作成し、2つのサブモデル（glmnet と ranger）を別の（うまくいけばより高精度な！）caret モデルに入力してください。
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
caretStack()関数に、model_listとmethod = "glm"の2つの引数を渡してロジスティック回帰で2つのモデルをアンサンブルし、その結果をstackに保存します。- 生成されたモデルを
summary()関数で要約します。
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 ensemble model: stack
stack <-
# Look at summary