キャレットパッケージ（_C_lassification _A_nd _RE_gression _T_rainingの略）は、予測モデルの作成プロセスを合理化しようとする一連の関数です。このパッケージには、次のツールが含まれています。データの前処理機能の選択モデルのリサンプリング変数の重要度の推定およびその他の機能のチューニング。Rには多くの異なるモデリング関数があります。モデルのトレーニングや予測の構文が異なるものもあります。このパッケージは、機能自体の統一インターフェースを提供する方法として、また一般的なタスク（パラメーターの調整や変数の重要度など）を標準化する方法として始まりました。現在のリリースバージョンはCRANにあり、プロジェクトはgithubでホストされています。一部のリソース：Applied Predictive Modelingは、キャレットと40以上のRパッケージを特徴としています。Amazonまたは出版社のWebサイトで販売されています。コンパニオンウェブサイトもあります。Journal of Statistical Softwareにもキャレットに関する論文があります。サンプルデータは、ここ（予測子）およびここ（結果）から取得できます。Youtubeのパッケージのウェビナーは、オレンジカウンティRユーザーグループのためにレイディジコモモJrによって編成および記録されました。useR！2014年、私はインタビューを受け、パッケージと本について議論しました。DataCampには、キャレットを使用したRでの機械学習に関する初心者向けチュートリアルがあります。質問、コメント、提案をいつでもメールで送信できます。これらのHTMLページはブックダウンを使用して作成されました。