BaşlayınÜcretsiz Başlayın

Temel modeli uydur

Artık yeniden kullanılabilir bir trainControl nesnesi olan myControl sende olduğuna göre, farklı tahmine dayalı modelleri churn veri küpüne uydurup kestirim doğruluklarını değerlendirmeye başlayabilirsin.

Benim favori modellerimden biri olan glmnet ile başlayacaksın; bu model, aşırı uyumu önlemeye yardımcı olmak için doğrusal ve lojistik regresyon modellerini katsayıların büyüklüğü ve sayısına göre cezalandırır.

Bu egzersiz

R ile caret kullanarak Machine Learning

kursunun bir parçasıdır
Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

model_glmnet adlı, churn veri kümesine uydurulmuş bir glmnet modeli kur. İlk egzersizde oluşturduğun ve çalışma alanında bulunan myControl nesnesini trainControl olarak kullandığından emin ol.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

# Fit glmnet model: model_glmnet
model_glmnet <- train(
  x = churn_x, 
  y = churn_y,
  metric = "ROC",
  method = ___,
  trControl = ___
)
Kodu Düzenle ve Çalıştır