Creează un trainControl personalizat

Setul de date despre calitatea vinului era o problemă de regresie, dar acum lucrezi cu o problemă de clasificare. Acesta este un set de date simulat, bazat pe competiția „don't overfit" de pe Kaggle, desfășurată acum câțiva ani.

Problemele de clasificare sunt puțin mai complexe decât cele de regresie, deoarece trebuie să furnizezi o funcție summaryFunction personalizată funcției train(), pentru a folosi metrica AUC la clasificarea modelelor. Începe prin a crea un trainControl personalizat, la fel cum ai procedat în capitolul anterior. Asigură-te că setezi classProbs = TRUE, altfel twoClassSummary pentru summaryFunction va genera erori.

Acest exercițiu face parte din cursul

Machine Learning cu caret în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Creează un trainControl personalizat numit myControl pentru clasificare, folosind funcția trainControl.

Folosește 10 folduri CV.
Folosește twoClassSummary pentru summaryFunction.
Asigură-te că setezi classProbs = TRUE.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Create custom trainControl: myControl
myControl <- trainControl(
  method = "cv", 
  number = ___,
  summaryFunction = ___,
  classProbs = ___, # IMPORTANT!
  verboseIter = TRUE
)

Editează și rulează codul