『Rによるデータサイエンス』をcaretで再現する - Qiita

『Rによるデータサイエンス-データ解析の基礎から最新手法まで』 にある各実行をRのcaretパッケージで試します。 対象外 caretは教師あり学習の判別と予測がメインなので、教師なし学習や生存分析、時系列モデルなどは対象外。 対象外：第1-6章、第11-12章、第17章 全体のメモ lmなど通常の関数で作成したモデルに対応するcaret使用のモデルは $finalModel となる。 ただ一部項目は異なるようです。 例 lm cars.lm<-lm(dist ~ speed, data = cars) cars.caret.lm<-train(dist ~ speed, data = cars, method = 'lm') cars.lm に対応するのは cars.caret.lm$finalModel 予想結果等は一致する モデルの統計値等の項目が異なる場合があるので、図示や統計値抽

[sh19910711]

"caret: 教師あり学習の判別と予測がメイン / lmなど通常の関数で作成したモデルに対応するcaret使用のモデルは $finalModel となる / caretでは adabag パッケージを使用するものとして、AdaBag, AdaBoost.M1 がある" 2016