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  3. R의 caret로 배우는 Machine Learning
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Exercise

resamples 객체 만들기

이제 이탈(churn) 데이터셋에 두 가지 모델을 적합했으니, 여러 번의 샘플링에서 나온 예측을 비교해 내 데이터셋에 가장 잘 맞는 모델을 고를 차례예요.

caret에서는 같은 학습 데이터와 동일한 trainControl 객체(미리 정해 둔 교차 검증 폴드 포함)를 사용한 모델들에 대해 resamples() 함수로 비교할 수 있어요. resamples()는 모델들의 리스트를 입력으로 받아 한 번에 수십 개의 모델을 비교할 수 있습니다(이번에는 두 모델만 비교해요).

Инструкции

100 XP

model_glmnet과 model_rf가 작업 공간에 로드되어 있어요.

  • glmnet 모델을 item1, ranger 모델을 item2로 하는 list()를 만드세요.
  • 이 리스트를 resamples() 함수에 전달하고, 결과 객체를 resamples로 저장하세요.
  • resamples에 summary()를 호출해 결과를 요약하세요.