caretパッケージを使った解析の一連の流れ - Qiita今回は{caret}パッケージの基本的な使い方をまとめようと思います。 caretとは、Classification And Regression Trainingを略したもので、 機械学習に必要な ・データの分割（trainデータとtestデータの分割） ・前処理（ダミー変数化、少数の特定の値しかとらない連続変数の処理、相関のある特徴量の削除、線形関係のある特徴量の削除、scalingなど） ・特徴量選択 ・モデルの訓練・評価(グリッドサーチなど) の一連の操作を簡単に行えるパッケージです。非常に多くのアルゴリズムがサポートされています。 英語版の解説サイトおよびそれを和訳してくださっている記事があり、参考にさせていただいています。 背景 今回は{mlbench}パッケージのSonar データを利用します。 このデータはGormanとSejnowskiが行った、ソナー信号を利用して金属(
