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
Instruções do exercício
- Use
train()para preverClassa partir de todas as outras variáveis nos dadosSonar(ou seja,Class ~ .). Deve ser um modeloglm(isto é, definamethodcomo"glm") usando seu objetotrainControlpersonalizado,myControl. Salve o resultado emmodel. - 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