Ensemble mô hình

Vậy là bạn đã hoàn thành khóa học! Để “nhá hàng” cho một khóa học sau về cách tạo ensemble từ các mô hình caret, mình sẽ chỉ bạn cách huấn luyện một stacked ensemble bằng gói caretEnsemble.

caretEnsemble cung cấp hàm caretList() để tạo nhiều mô hình caret cùng lúc trên cùng một tập dữ liệu, dùng chung các fold resampling. Bạn cũng có thể tự tạo danh sách các mô hình caret của riêng bạn.

Trong bài này, mình đã tạo sẵn một caretList cho bạn, gồm các mô hình glmnet và ranger mà bạn đã fit trên tập churn. Hãy dùng hàm caretStack() để tạo một stack các mô hình caret, trong đó hai mô hình con (glmnet và ranger) sẽ làm đầu vào cho một mô hình caret khác (hy vọng là chính xác hơn!).

Bài tập này là một phần của khóa học

Machine Learning với caret trong R

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

Gọi hàm caretStack() với hai đối số, model_list và method = "glm", để ensemble hai mô hình bằng logistic regression. Lưu kết quả vào stack.
Tóm tắt mô hình thu được với hàm summary().

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

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

# Create ensemble model: stack
stack <- 

# Look at summary

Chỉnh sửa và Chạy Mã