1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Uczenie maszynowe z caret w R
Connected

ćwiczenie

Dopasuj model do zredukowanych danych blood-brain

Po zredukowaniu zbioru danych możesz dopasować do niego model glm za pomocą funkcji train(). Taki model będzie działał szybciej niż przy użyciu pełnego zbioru danych i da bardzo zbliżoną dokładność predykcji.

Co więcej, zmienne o zerowej wariancji mogą powodować problemy podczas walidacji krzyżowej (np. jeśli w jednym foldzie znajdzie się tylko jedna unikalna wartość danej zmiennej). Usunięcie ich przed modelowaniem zmniejsza ryzyko błędów w trakcie dopasowywania modelu.

Instrukcje

100 XP

bloodbrain_x, bloodbrain_y, remove oraz bloodbrain_x_small są wczytane do twojego środowiska pracy.

  • Dopasuj model glm za pomocą funkcji train() i zredukowanego zbioru danych blood-brain, który utworzyłeś(-aś) w poprzednim ćwiczeniu.
  • Wyświetl wynik w konsoli.