组合预处理方法

train() 的 preProcess 参数不仅可用于缺失值插补。它还支持多种其他 preProcess 技术，让您在做数据科学时更加省心。您可以输入 ?preProcess 查看该函数的帮助页面，获取完整列表。

对于拟合回归模型，一组特别有用的预处理方法是标准化：居中与缩放。先进行"居中"，即用每列的均值去减该列的每个取值；再进行"缩放"，即用每列的标准差去除以相应的取值。

标准化会将您的数据转换为：对每一列而言，均值为 0，标准差为 1。这样能让回归模型更容易找到较好的解。

本练习是课程的一部分

在 R 中使用 caret 的机器学习

通过完成这段示例代码来试试这个练习。

# Fit glm with median imputation
model <- train(
  x = ___, 
  y = ___,
  method = ___,
  trControl = myControl,
  preProcess = ___
)

# Print model