Maak een resamples-object

Nu je twee modellen op de churn-gegevensset hebt getraind, is het tijd om hun out-of-sample voorspellingen te vergelijken en te kiezen welk model het beste is voor jouw gegevensset.

Je kunt modellen in caret vergelijken met de functie resamples(), mits ze dezelfde trainingsdata hebben en hetzelfde trainControl-object gebruiken met vooraf ingestelde cross-validatievouwen. resamples() neemt als invoer een lijst met modellen en kan worden gebruikt om tientallen modellen tegelijk te vergelijken (al vergelijk je in dit geval maar twee modellen).

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

Machine Learning met caret in R

Cursus bekijken

Oefeninstructies

model_glmnet en model_rf zijn geladen in je werkruimte.

Maak een list() met het glmnet-model als item1 en het ranger-model als item2.
Geef deze lijst door aan de functie resamples() en sla het resulterende object op als resamples.
Vat de resultaten samen door summary() aan te roepen op resamples.

Praktische interactieve oefening

Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.

# Create model_list
model_list <- list(item1 = ___, item2 = ___)

# Pass model_list to resamples(): resamples


# Summarize the results

Code bewerken en uitvoeren