创建箱线图

caret 提供了多种比较模型的方法，这些方法都基于 resamples() 函数。最常用也很直观的一种是箱线图，它可以让您比较两个模型预测准确率分布（此处为 AUC）。

一般来说，您应选择中位数 AUC 更高、且最小与最大 AUC 之间范围更小的模型。

您可以使用 bwplot() 函数绘制该图，它会对模型的样本外得分生成箱线图。箱线图用一条线表示每个分布的中位数，用围绕中位数的一段盒形表示四分位距。向 bwplot() 传入 metric = "ROC" 参数即可绘制模型样本外 ROC 得分，并据此选择中位数 ROC 最高的模型。

如果未指定要绘制的度量，bwplot() 会自动绘制 3 种度量。