Modellen ensemblen

Daarmee rond je de cursus af! Als teaser voor een toekomstige cursus over het maken van ensembles van caret-modellen, laat ik je zien hoe je een stacked ensemble van modellen fit met het pakket caretEnsemble.

caretEnsemble biedt de functie caretList() om in één keer meerdere caret-modellen op dezelfde gegevensset te maken, met dezelfde resampling-folds. Je kunt ook je eigen lijst met caret-modellen samenstellen.

In deze oefening heb ik een caretList voor je klaargezet met de glmnet- en ranger-modellen die je op de churn-gegevensset hebt gefit. Gebruik de functie caretStack() om een stack van caret-modellen te maken, waarbij de twee submodellen (glmnet en ranger) invoer zijn voor een ander (hopelijk nauwkeuriger!) caret-model.

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

Machine Learning met caret in R

Cursus bekijken

Oefeninstructies

Roep de functie caretStack() aan met twee argumenten, model_list en method = "glm", om de twee modellen te ensemblen met een logistische regressie. Sla het resultaat op als stack.
Vat het resulterende model samen met de functie summary().

Praktische interactieve oefening

Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.

# Create ensemble model: stack
stack <- 

# Look at summary

Code bewerken en uitvoeren