Ansamblarea modelelor

Acesta este finalul cursului! Ca un preview pentru un viitor curs despre crearea ansamblurilor de modele caret, îți voi arăta cum să antrenezi un ansamblu stivuit de modele folosind pachetul caretEnsemble.

caretEnsemble oferă funcția caretList() pentru a crea mai multe modele caret simultan pe același set de date, folosind aceleași folduri de reeșantionare. Poți, de asemenea, să îți creezi propriile liste de modele caret.

În acest exercițiu, am pregătit pentru tine o caretList care conține modelele glmnet și ranger antrenate pe setul de date privind renunțarea la serviciu. Folosește funcția caretStack() pentru a construi un ansamblu stivuit de modele caret, în care cele două sub-modele (glmnet și ranger) alimentează un alt model caret (care va fi, sperăm, mai precis!).

Acest exercițiu face parte din cursul

Machine Learning cu caret în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Apelează funcția caretStack() cu două argumente, model_list și method = "glm", pentru a ansambla cele două modele folosind o regresie logistică. Stochează rezultatul ca stack.
Rezumă modelul rezultat cu funcția summary().

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Create ensemble model: stack
stack <- 

# Look at summary

Editează și rulează codul