Una introducción al paquete CARET

El paquete CARET (classification and regression training, Kuhn (2016)) incluye una serie de funciones que actúan como interfaz para decenas de métodos complejos de clasificación y regresión. Utilizar este paquete en lugar de las funciones originales de los métodos presenta dos ventajas:

  • Permite utilizar un código unificado para aplicar reglas de clasificación muy distintas, implementadas en diferentes paquetes.
  • Es más fácil poner en práctica algunos procedimientos usuales en problemas de clasificación. Por ejemplo, hay funciones específicas para dividir la muestra en datos de entrenamiento y datos de test o para ajustar parámetros mediante validación cruzada.

He tenido que usar este paquete para elaborar algunos ejemplos de un artículo y, de paso, he escrito una introducción muy básica con un resumen de lo que he aprendido. La podéis encontrar en este enlace.

Una “chuleta” que resulta útil para recordar lo básico del uso de Caret se puede encontrar en este enlace.

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