建立 resamples 物件
既然你已經在電信退訂（churn）資料集上訓練了兩個模型，現在該比較它們的樣本外預測，並選出在你的資料集上表現最好的模型。
在 caret 中，你可以使用 resamples() 函式比較模型，前提是它們使用相同的訓練資料，並且共用帶有預先設定交叉驗證摺疊的同一個 trainControl 物件。resamples() 的輸入是一個模型清單，可一次比較數十個模型（不過這裡你只需要比較兩個模型）。
本練習屬於課程
使用 R 的 caret 進行 Machine Learning
練習說明
model_glmnet 與 model_rf 已載入到你的工作環境。
- 建立一個
list()，其中將glmnet模型命名為item1，ranger模型命名為item2。 - 將此清單傳入
resamples()函式，並把結果物件存為resamples。 - 呼叫
summary()套用在resamples上來摘要結果。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Create model_list
model_list <- list(item1 = ___, item2 = ___)
# Pass model_list to resamples(): resamples
# Summarize the results