Навчіть базову модель
Тепер, коли у вас є багаторазовий об'єкт trainControl під назвою myControl, ви можете почати навчати різні прогностичні моделі на наборі даних зі відтоком клієнтів і оцінювати їхню точність прогнозування.
Почнімо з однієї з моїх улюблених моделей — glmnet, яка накладає штрафи на лінійну й логістичну регресії за розмір і кількість коефіцієнтів, щоб запобігти перенавчанню.
Ця вправа є частиною курсу
Machine Learning з пакетом caret в R
Інструкції до вправи
Навчіть модель glmnet на наборі даних про відтік клієнтів і збережіть її як model_glmnet. Обов'язково використайте myControl, який ви створили у першій вправі й маєте у своєму середовищі, як об'єкт trainControl.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Fit glmnet model: model_glmnet
model_glmnet <- train(
x = churn_x,
y = churn_y,
metric = "ROC",
method = ___,
trControl = ___
)