p3의 model은 어떻게 구하는지요?

Question

- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 강사님 안녕하세요. 열심히 수업 듣고 있습니다. p1과 p2는 model1과 model2를 predict해서 구한 값이고, p3는 p1과 p2를 사용해 구한값입니다. 그렇다면, model3를 만들어서 p3 <- predict(model3, test)와 같이 구할 수는 없는지요?

companionclub · Answer

안녕하세요. model3을 만들어서 구현해도 무방합니다. N개의 모델을 만들고 predict를 N개 만들어도 됩니다. 그런 이후 N개의 예측값의 평균으로 최종 모델의 결과가 도출되도록 하면됩니다. 제가 두 개만 진행한 이후는 아무래도 전체 코드의 실행시간이 1분으로 제한되어있고 제 경험상으로는 3개나 4개를 해도 2개와 크게 다르지 않아서 코드의 간결성이나 실행시간 측면에서 더 낫다고 판단했기 때문입니다. 즉, 우리의 목적이 단지 시험을 통과하는데 있기 때문입니다. 감사합니다.

companionclub · Answer

안녕하세요. 위의 방법을 caert package 소개페이지 에서 찾아봤는데 제가 검색한 결과로는 할 수 없는 것 같습니다. (http://topepo.github.io/caret/) 가능하게 하려면 단순히 함수를 사용하지 않고 사용자 정의 함수나 다른 방법을 사용해야 할 것 같습니다. 다른 파라미터는 멀티로 지정할 수 있는 것은데 말이죠. 그리고 만약, 가능하다고 하더라도 어차피 두 개의 모델의 결과값을 산술평균해주는 것은 코드 한줄을 더 사용해서 진행해야 할 것 같습니다. 감사합니다.

wcmjhyhm · Answer

빠른 회신 정말 감사드립니다. ^^ 제 문의 내용이 구체적이지 못했습니다. 해봤는데 안되긴 하던데요. 혹시 이런 걸 가능하게 해주는 방법이 있는지요? model3 <- train(data = train, pre~., method = c('glm', 'rpart'))