Antrenează modelul pe setul de date blood-brain redus

Acum că ai redus setul de date, poți antrena un model glm pe el folosind funcția train(). Acest model va rula mai rapid decât pe setul complet de date și va oferi o acuratețe predictivă foarte similară.

În plus, variabilele cu varianță zero pot cauza probleme în cadrul validării încrucișate (de exemplu, dacă un fold ajunge să aibă o singură valoare unică pentru acea variabilă). Prin urmare, eliminarea lor înainte de modelare reduce riscul de erori în timpul procesului de antrenare.

Acest exercițiu face parte din cursul

Machine Learning cu caret în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

bloodbrain_x, bloodbrain_y, remove și bloodbrain_x_small sunt încărcate în spațiul tău de lucru.

Antrenează un model glm folosind funcția train() și setul de date blood-brain redus pe care l-ai creat în exercițiul anterior.
Afișează rezultatul în consolă.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Fit model on reduced data: model
model <- train(
  x = ___, 
  y = ___, 
  method = "glm"
)

# Print model to console

Editează și rulează codul