Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Sử dụng trainControl tùy chỉnh

Giờ bạn đã có một đối tượng trainControl tùy chỉnh, việc khớp các mô hình caret dùng AUC thay vì accuracy để tinh chỉnh và đánh giá mô hình trở nên rất dễ dàng. Bạn chỉ cần truyền đối tượng trainControl tùy chỉnh vào hàm train() qua đối số trControl, ví dụ:

train(<standard arguments here>, trControl = myControl)

Cú pháp này cho bạn cách tiện lợi để lưu trữ nhiều tham số mô hình tùy chỉnh và dùng lại chúng trong nhiều lần gọi train() khác nhau. Bạn sẽ sử dụng thủ thuật này rất nhiều ở Chương 5.

Bài tập này là một phần của khóa học

Machine Learning với caret trong R

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

  • Dùng train() để dự đoán Class từ tất cả các biến còn lại trong dữ liệu Sonar (tức là Class ~ .). Đây phải là mô hình glm (tức là đặt method thành "glm") và sử dụng đối tượng trainControl tùy chỉnh của bạn, myControl. Lưu kết quả vào model.
  • In mô hình ra console và xem xét đầu ra của nó.

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.

# Train glm with custom trainControl: model



# Print model to console
Chỉnh sửa và Chạy Mã