Pakiet Caret (skrót od _C_lassification _A_nd _RE_gression _T_raining) to zestaw funkcji, które próbują usprawnić proces tworzenia modeli predykcyjnych.Pakiet zawiera narzędzia do: dzielenia danych dostrajania modelu wyboru funkcji dostrajania wstępnego z wykorzystaniem szacowania ważności zmiennej o zmiennym próbkowaniu, a także innych funkcji.W R. istnieje wiele różnych funkcji modelowania. Niektóre mają inną składnię do treningu modeli i / lub prognozowania.Pakiet zaczął się jako sposób na zapewnienie jednolitego interfejsu samych funkcji, a także jako sposób na standaryzację typowych zadań (takich jak dostrajanie parametrów i zmienne znaczenie).Obecną wersję można znaleźć na CRAN, a projekt jest hostowany na github.Niektóre zasoby: Książka Applied Predictive Modeling zawiera kursor i ponad 40 innych pakietów R.Jest w sprzedaży w Amazon lub na stronie wydawcy.Istnieje również strona internetowa towarzysząca.W Journal of Statistics Software znajduje się także artykuł na temat karetki.Przykładowe dane można uzyskać tutaj (predyktory) i tutaj (wyniki).Istnieje seminarium internetowe na temat pakietu na Youtube, które zostało zorganizowane i nagrane przez Raya DiGiacomo Jr dla grupy użytkowników hrabstwa Orange.At useR!W 2014 r. Udzielono mi wywiadu i omówiłem pakiet i książkę.DataCamp ma samouczek dla początkujących na temat uczenia maszynowego w języku R przy użyciu karetki.Zawsze możesz wysłać do mnie e-mail z pytaniami, komentarzami lub sugestiami.Te strony HTML zostały utworzone przy użyciu bookdown.