좀 더 일반화된 모형을 만들어 예측력을 향상시키는 것이 목적
튜닝파라미터
$\beta$는 모형이 찾아주지만 튜닝파라미터인 $\lambda$와 $\alpha$는 직접 찾아야 함
cross validation
controlObject <- trainControl(method = 'repeatedcv', # cross validation 반복 시행
repeats = 2, # 2번 시행
number = 5, # training 자료를 10조각 냄
classProbs = T)
Elst_Grid <- expand.grid(.alpha = seq(0,1,0.1),
.lambda = seq(0.01, 1, length = 50))
# 550개 생성
Elas_Model <- train(class ~ .,
data = Train_dat,
method = 'glmnet',
tuneGrid = = Elst_Grid,
preProc = c('center', 'scale'),
metric = 'Kappa',
trControl = controlObject)
Elas_Model
Elas_Model$bestTune