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).
이 연습은 강의의 일부입니다
R의 caret로 배우는 Machine Learning
연습 안내
model_glmnet과 model_rf가 작업 공간에 로드되어 있어요.
glmnet모델을item1,ranger모델을item2로 하는list()를 만드세요.- 이 리스트를
resamples()함수에 전달하고, 결과 객체를resamples로 저장하세요. resamples에summary()를 호출해 결과를 요약하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Create model_list
model_list <- list(item1 = ___, item2 = ___)
# Pass model_list to resamples(): resamples
# Summarize the results