1. Aprende
    2. /
  2. Cursos
    3. /
  3. Machine Learning với caret trong R
Connected

Ejercicio

Tạo biểu đồ hộp (box-and-whisker)

caret cung cấp nhiều phương pháp để so sánh mô hình. Tất cả đều dựa trên hàm resamples(). Cách tôi thích là biểu đồ hộp (box-and-whisker), giúp bạn so sánh phân phối độ chính xác dự đoán (trong trường hợp này là AUC) của hai mô hình.

Nói chung, bạn muốn mô hình có AUC trung vị cao hơn, đồng thời khoảng cách giữa AUC nhỏ nhất và lớn nhất nhỏ hơn.

Bạn có thể vẽ biểu đồ này bằng hàm bwplot(), hàm này tạo biểu đồ hộp cho các điểm số ngoài mẫu của mô hình. Biểu đồ hộp hiển thị trung vị của mỗi phân phối bằng một đường kẻ và khoảng tứ phân vị của mỗi phân phối bằng một hộp bao quanh đường trung vị. Bạn có thể truyền đối số metric = "ROC" cho hàm bwplot() để hiển thị biểu đồ điểm số ROC ngoài mẫu của mô hình và chọn mô hình có ROC trung vị cao nhất.

Nếu bạn không chỉ định metric để vẽ, bwplot() sẽ tự động vẽ 3 metric.

Instrucciones

100 XP

Truyền đối tượng resamples vào hàm bwplot() để tạo biểu đồ hộp (box-and-whisker). Xem biểu đồ kết quả và ghi lại mô hình nào có thống kê ROC trung vị cao hơn. Nhớ chỉ định metric bạn muốn vẽ.