모델 앙상블 만들기
이것으로 과정을 마칩니다! 앞으로 진행될 caret 모델 앙상블 과정의 예고편으로, 이번에는 caretEnsemble 패키지를 사용해 스택드 앙상블을 학습하는 방법을 보여 드릴게요.
caretEnsemble에는 동일한 데이터셋과 동일한 리샘플링 폴드를 사용해 여러 caret 모델을 한 번에 만드는 caretList() 함수가 제공됩니다. 직접 caret 모델 리스트를 만들어 사용할 수도 있어요.
이번 연습에서는 이탈(churn) 데이터셋에 대해 여러분이 학습한 glmnet와 ranger 모델을 포함하는 caretList를 미리 준비해 두었습니다. caretStack() 함수를 사용해 두 개의 하위 모델(glmnet, ranger)이 또 다른(더 정확할 것으로 기대되는!) caret 모델로 입력되도록 스택을 만들어 보세요.
이 연습은 강의의 일부입니다
R의 caret로 배우는 Machine Learning
연습 안내
caretStack()함수를model_list와method = "glm"두 인수로 호출하여 로지스틱 회귀로 두 모델을 앙상블하세요. 결과를stack에 저장하세요.summary()함수로 결과 모델을 요약하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Create ensemble model: stack
stack <-
# Look at summary