การใช้ trainControl แบบกำหนดเอง
เมื่อสร้างออบเจกต์ trainControl แบบกำหนดเองแล้ว การ fit โมเดล caret ที่ใช้ AUC แทนค่าความแม่นยำในการปรับจูนและประเมินโมเดลก็ทำได้ง่ายขึ้น เพียงส่งออบเจกต์ trainControl ที่กำหนดเองไปยังฟังก์ชัน train() ผ่านอาร์กิวเมนต์ trControl ดังนี้:
train(<standard arguments here>, trControl = myControl)
วิธีนี้ช่วยให้จัดเก็บพารามิเตอร์การสร้างโมเดลแบบกำหนดเองไว้ในที่เดียว แล้วนำไปใช้ซ้ำกับการเรียก train() หลาย ๆ ครั้งได้อย่างสะดวก คุณจะได้ใช้เทคนิคนี้อย่างเต็มที่ใน Chapter 5
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
Machine Learning ด้วย caret ใน R
คำแนะนำการฝึกหัด
- ใช้
train()เพื่อทำนายClassจากตัวแปรอื่นทั้งหมดในชุดข้อมูลSonar(นั่นคือClass ~ .) โดยให้เป็นโมเดลglm(กำหนดmethodเป็น"glm") และใช้ออบเจกต์trainControlแบบกำหนดเองที่ชื่อmyControlแล้วบันทึกผลลัพธ์ไว้ในตัวแปรmodel - พิมพ์
modelออกมาที่คอนโซล แล้วตรวจดูผลลัพธ์ที่ได้
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# Train glm with custom trainControl: model
# Print model to console