Le package caret (abréviation de _C_lassification _A_nd _RE_gression _T_raining) est un ensemble de fonctions qui tentent de rationaliser le processus de création de modèles prédictifs.Le package contient des outils pour: le fractionnement des données de prétraitement, le réglage du modèle de sélection des fonctionnalités à l'aide du rééchantillonnage, l'estimation de l'importance variable ainsi que d'autres fonctionnalités.Il existe de nombreuses fonctions de modélisation différentes dans R. Certaines ont une syntaxe différente pour l'apprentissage et / ou la prédiction de modèles.Le package a commencé comme un moyen de fournir une interface uniforme aux fonctions elles-mêmes, ainsi qu'un moyen de normaliser les tâches courantes (telles que le réglage des paramètres et l'importance variable).La version actuelle est disponible sur CRAN et le projet est hébergé sur github.Quelques ressources: le livre Applied Predictive Modeling présente le curseur et plus de 40 autres packages R.Il est en vente sur Amazon ou sur le site Web de l'éditeur.Il existe également un site Web complémentaire.Il existe également un article sur le curseur dans le Journal of Statistical Software.Les données d'exemple peuvent être obtenues ici (les prédicteurs) et ici (les résultats).Il y a un webinaire pour le package sur Youtube qui a été organisé et enregistré par Ray DiGiacomo Jr pour le Orange County R User Group.Chez useR!2014, j'ai été interviewé et j'ai discuté du package et du livre.DataCamp propose un didacticiel pour débutants sur l'apprentissage automatique en R à l'aide du curseur.Vous pouvez toujours m'envoyer un email avec des questions, des commentaires ou des suggestions.Ces pages HTML ont été créées à l'aide de bookdown.