การทำ Ensemble โมเดล

เป็นอันสิ้นสุดคอร์สนี้แล้ว! เพื่อเป็นตัวอย่างเบื้องต้นสำหรับคอร์สในอนาคตเกี่ยวกับการทำ ensemble ของโมเดล caret จะแสดงวิธีฝึกโมเดลแบบ stacked ensemble โดยใช้แพ็กเกจ caretEnsemble

caretEnsemble มีฟังก์ชัน caretList() สำหรับสร้างโมเดล caret หลายตัวพร้อมกันบนชุดข้อมูลเดียวกัน โดยใช้ resampling folds ชุดเดียวกัน นอกจากนี้ยังสามารถสร้างลิสต์ของโมเดล caret ขึ้นเองได้ด้วย

ในแบบฝึกหัดนี้ได้เตรียม caretList ไว้ให้แล้ว ซึ่งประกอบด้วยโมเดล glmnet และ ranger ที่ฝึกบนชุดข้อมูล churn ให้ใช้ฟังก์ชัน caretStack() เพื่อสร้าง stack ของโมเดล caret โดยให้โมเดลย่อยทั้งสอง (glmnet และ ranger) ป้อนข้อมูลเข้าสู่โมเดล caret อีกตัวหนึ่ง (ซึ่งน่าจะแม่นยำกว่าเดิม!)

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

Machine Learning ด้วย caret ใน R

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

เรียกใช้ฟังก์ชัน caretStack() โดยระบุอาร์กิวเมนต์สองตัว ได้แก่ model_list และ method = "glm" เพื่อทำ ensemble โมเดลทั้งสองด้วย logistic regression แล้วเก็บผลลัพธ์ไว้ในตัวแปร stack
สรุปผลโมเดลที่ได้ด้วยฟังก์ชัน summary()

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# Create ensemble model: stack
stack <- 

# Look at summary

แก้ไขและรันโค้ด