使用DALEX包的model_performance函数对caret包生成的多个算法模型进行残差分布分析并使用箱图进行残差分布的可视化

使用DALEX包的model_performance函数对caret包生成的多个算法模型进行残差分布分析并使用箱图进行残差分布的可视化

在机器学习中，我们通常可以使用R语言中的caret包来生成多个算法模型。然而，只有验证模型的准确性是不够的，还需要了解模型的残差分布以评估其性能。DALEX包提供了model_performance函数，可以帮助我们对caret生成的模型进行残差分布的分析，并使用箱图进行可视化。

下面我将为你展示如何使用DALEX和caret包来完成这个任务。首先，我们需要加载所需的库和数据集。

library(caret)
library(DALEX)

# 载入数据集
data(iris)

接下来，我们使用caret包来生成多个算法模型。这里我们选择了两个常用的分类算法，逻辑回归（Logistic Regression）和随机森林（Random Forest）。

# 设置控制参数
ctrl <- trainControl(method = "cv", number = 5)

# 使用caret包生成逻辑回归模型
model_lr <- train(Species ~ ., data = iris, method = "glm", trControl = ctrl)

#