R Caret

caret 包（全称 _C_lassification _A_nd _RE_gression _T_raining）是一组旨在简化创建预测模型流程的函数。该包包含以下工具： 数据分割 预处理 特征选择 使用重采样进行模型调优 变量重要性估计 以及其他功能。 R 中有多种不同的建模函数，部分函数在模型训练和/或预测时语法不同。caret 包最初旨在为这些函数提供统一接口，并标准化常见任务（如参数调优和变量重要性评估）。 当前版本可在 CRAN 上获取，项目托管于 GitHub。 相关资源： 《应用预测建模》一书介绍了 caret 以及超过 40 个其他 R 包。可在 Amazon 或出版社官网购买，另有配套网站。 此外，期刊《统计软件杂志》发表了一篇关于 caret 的论文。示例数据可在此处获取（预测变量）和此处获取（结果变量）。 YouTube 上有一场由 Orange County R 用户组组织并录制的 caret 包网络研讨会。 在 useR! 2014 大会上，我接受了采访，讨论了该包及书籍内容。 DataCamp 提供了使用 caret 进行 R 机器学习入门教程。 如有任何问题、评论或建议，欢迎随时邮件联系我。 这些 HTML 页面采用 bookdown 创建。