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演習

ベースラインモデルを学習する

再利用可能な trainControl オブジェクト myControl を用意できたので、解約予測データセットに対してさまざまな予測モデルを学習し、その予測精度を評価していきます。

まずは私のお気に入りのモデルの一つである glmnet から始めましょう。glmnet は、係数の大きさや数にペナルティを課すことで、線形回帰やロジスティック回帰の過学習を防ぐのに役立ちます。

指示

100 XP

解約データセットに対して glmnet モデルを学習し、model_glmnet と名付けてください。ワークスペースに用意されている最初の演習で作成した trainControl オブジェクト myControl を必ず使用してください。