Özel trainControl kullanma

Artık özel bir trainControl nesnen olduğuna göre, modeli ayarlamak ve değerlendirmek için doğruluk yerine AUC kullanan caret modellerini kurmak kolay. Özel trainControl nesneni trControl bağımsız değişkeni aracılığıyla train() fonksiyonuna geçmen yeterli, örneğin:

train(<standart argümanlar buraya>, trControl = myControl)

Bu söz dizimi, birçok özel modelleme parametresini rahatça saklamana ve sonra train() için birden çok farklı çağrıda kullanmana olanak tanır. Bölüm 5’te bu yöntemi yoğun şekilde kullanacaksın.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

R ile caret kullanarak Machine Learning

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

train() kullanarak Sonar verilerindeki diğer tüm değişkenlerden Class’ı tahmin et (yani Class ~ .). glm modeli olmalı (yani method değerini "glm" olarak ayarla) ve özel trainControl nesnen, myControl, kullanılmalı. Sonucu model içine kaydet.
Modeli konsola yazdır ve çıktısını incele.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Train glm with custom trainControl: model



# Print model to console

Kodu Düzenle ve Çalıştır