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  3. R의 caret로 배우는 Machine Learning
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Exercise

상자수염그림 만들기

caret에는 모델을 비교하는 다양한 방법이 있으며, 모두 resamples() 함수에 기반합니다. 그중 제가 가장 좋아하는 방법은 상자수염그림으로, 두 모델의 예측 정확도 분포(여기서는 AUC)를 비교할 수 있어요.

일반적으로는 중앙값 AUC가 더 높고, 최소–최대 AUC 범위가 더 작은 모델을 선택하는 것이 좋습니다.

이 그래프는 bwplot() 함수를 사용해 만들 수 있으며, 모델의 샘플 외 점수로 상자수염그림을 그립니다. 상자수염그림은 각 분포의 중앙값을 선으로, 사분위 범위를 중앙값 선을 감싸는 상자로 보여줍니다. bwplot() 함수에 metric = "ROC" 인자를 전달하면 모델의 샘플 외 ROC 점수에 대한 그래프를 그려 주며, 중앙값 ROC가 가장 높은 모델을 선택할 수 있습니다.

그릴 지표를 지정하지 않으면, bwplot()은 자동으로 3개의 지표를 그립니다.

Instrukcje

100 XP

상자수염그림을 만들기 위해 resamples 객체를 bwplot() 함수에 전달하세요. 결과 그래프를 보고 어떤 모델의 ROC 중앙값이 더 높은지 확인하세요. 또한, 어떤 지표를 그릴지 metric을 꼭 지정하세요.