Tworzenie obiektu resamples

Masz już dwa modele dopasowane do zbioru danych dotyczącego rezygnacji klientów. Czas porównać ich predykcje na danych spoza próby treningowej i wybrać najlepszy model dla swojego zbioru danych.

Do porównywania modeli w pakiecie caret służy funkcja resamples(). Wymaga ona, aby modele były trenowane na tych samych danych i korzystały z tego samego obiektu trainControl z ustalonymi podziałami kroswalidacyjnymi. Funkcja resamples() przyjmuje jako argument listę modeli i pozwala porównywać jednocześnie wiele modeli (w tym przypadku porównujesz tylko dwa).

To ćwiczenie jest częścią kursu

Uczenie maszynowe z caret w R

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

W twoim środowisku pracy załadowane są obiekty model_glmnet oraz model_rf.

Utwórz obiekt list() zawierający model glmnet jako item1 i model ranger jako item2.
Przekaż tę listę do funkcji resamples() i zapisz wynikowy obiekt pod nazwą resamples.
Podsumuj wyniki, wywołując funkcję summary() na obiekcie resamples.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

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

# Pass model_list to resamples(): resamples


# Summarize the results

Edytuj i uruchom kod