Huấn luyện mô hình trên dữ liệu blood-brain đã rút gọn
Bây giờ bạn đã rút gọn tập dữ liệu, bạn có thể huấn luyện một mô hình glm với hàm train(). Mô hình này sẽ chạy nhanh hơn so với dùng toàn bộ dữ liệu và vẫn cho độ chính xác dự đoán rất tương tự.
Ngoài ra, các biến có phương sai bằng 0 có thể gây vấn đề cho cross-validation (ví dụ: nếu một fold chỉ có duy nhất một giá trị cho biến đó), vì vậy loại bỏ chúng trước khi mô hình hóa sẽ giúp bạn ít gặp lỗi hơn trong quá trình fitting.
Bài tập này là một phần của khóa học
Machine Learning với caret trong R
Hướng dẫn bài tập
bloodbrain_x, bloodbrain_y, remove, và bloodbrain_x_small đã được nạp vào không gian làm việc của bạn.
- Huấn luyện một mô hình
glmbằng hàmtrain()với bộ dữ liệu blood-brain đã rút gọn mà bạn tạo ở bài tập trước. - In kết quả ra console.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Fit model on reduced data: model
model <- train(
x = ___,
y = ___,
method = "glm"
)
# Print model to console