Description

El paquete caret (abreviatura de _C_lassification _A_nd _RE_gression _T_raining) es un conjunto de funciones que intentan agilizar el proceso para crear modelos predictivos. El paquete contiene herramientas para:

división de datos
preprocesamiento
selección de características para el ajuste de modelos mediante remuestreo
estimación de importancia variable

así como otras funcionalidades.

En R. hay muchas funciones de modelado diferentes. Algunas tienen una sintaxis diferente para el entrenamiento y / o la predicción de modelos. El paquete comenzó como una forma de proporcionar una interfaz uniforme a las funciones en sí, así como una forma de estandarizar tareas comunes (como el ajuste de parámetros y la importancia de la variable).

La versión de lanzamiento actual se puede encontrar en CRAN y el proyecto se encuentra en github.

Algunos recursos:

El libro Applet Predictive Modeling cuenta con más de 40 paquetes. Está a la venta en Amazon o en el sitio web del editor. También hay un sitio web complementario. También hay un artículo sobre caret en el Journal of Statistical Software. Los datos de ejemplo se pueden obtener aquí (los predictores) y aquí (los resultados). Hay un seminario web para el paquete en Youtube que fue organizado y registrado por Ray DiGiacomo Jr para el Grupo de Usuarios del Condado de Orange R.
En useR! 2014, fui entrevistado y discutí el paquete y el libro.
DataCamp tiene un tutorial para principiantes sobre el aprendizaje automático en R usando caret.

Siempre puedes enviarme un correo electrónico con preguntas, comentarios o sugerencias.

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