1. 学ぶ
    2. /
  2. コース
    3. /
  3. R의 caret로 배우는 Machine Learning
Connected

演習

사용자 정의 trainControl 만들기

와인 품질 데이터세트는 회귀 문제였지만, 지금은 분류 문제를 다룹니다. 이 데이터는 몇 년 전 Kaggle의 "don't overfit" 대회를 바탕으로 한 시뮬레이션 데이터입니다.

분류 문제는 회귀 문제보다 조금 더 복잡합니다. 모델을 순위화할 지표로 AUC를 사용하려면 train() 함수에 전달할 사용자 정의 summaryFunction을 지정해야 하기 때문입니다. 이전 장에서 했던 것처럼 먼저 사용자 정의 trainControl을 만들어 보세요. 특히 classProbs = TRUE로 설정해야 합니다. 그렇지 않으면 summaryFunction의 twoClassSummary가 작동하지 않습니다.

指示

100 XP

trainControl 함수를 사용해 분류용 사용자 정의 trainControl 객체 myControl을 만드세요.

  • CV 폴드를 10개로 사용하세요.
  • summaryFunction에는 twoClassSummary를 사용하세요.
  • classProbs = TRUE로 설정하는 것을 잊지 마세요.