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Usando um trainControl personalizado

Agora que você tem um objeto trainControl personalizado, fica fácil ajustar modelos do caret que usam AUC em vez de acurácia para ajustar e avaliar o modelo. Você pode simplesmente passar seu objeto trainControl personalizado para a função train() pelo argumento trControl, por exemplo:

train(<standard arguments here>, trControl = myControl)

Essa sintaxe oferece uma forma prática de guardar vários parâmetros de modelagem personalizados e reutilizá-los em várias chamadas diferentes a train(). Você vai usar bastante esse recurso no Capítulo 5.

Este exercício faz parte do curso

Machine Learning com caret em R

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Instruções do exercício

  • Use train() para prever Class a partir de todas as outras variáveis nos dados Sonar (ou seja, Class ~ .). Deve ser um modelo glm (isto é, defina method como "glm") usando seu objeto trainControl personalizado, myControl. Salve o resultado em model.
  • Imprima o modelo no console e examine a saída.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Train glm with custom trainControl: model



# Print model to console
Editar e executar o código