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演習

カスタムの trainControl を作る

ワインの品質データセットは回帰問題でしたが、ここでは分類問題に取り組みます。これは数年前の Kaggle の「don't overfit」コンペに基づくシミュレートデータセットです。

分類問題は回帰問題より少し複雑です。モデルを AUC 指標で順位付けするには、train() 関数にカスタムの summaryFunction を渡す必要があるためです。前の章で行ったように、まずはカスタムの trainControl を作成しましょう。summaryFunction に twoClassSummary を使う場合は、必ず classProbs = TRUE を設定してください。これを忘れると処理が失敗します。

指示

100 XP

分類用のカスタム trainControl を、trainControl 関数を使って myControl という名前で作成してください。

  • CV は 10 分割にします。
  • summaryFunction には twoClassSummary を使います。
  • 必ず classProbs = TRUE を設定してください。