Vytvoření plánu křížové validace

Plán n-násobné křížové validace lze vytvořit několika způsoby. V tomto cvičení ho vytvoříš pomocí vtreat::kWayCrossValidation() a prozkoumáš jeho strukturu.

kWayCrossValidation() vytvoří plán křížové validace tímto voláním:

splitPlan <- kWayCrossValidation(nRows, nSplits, dframe, y)

kde nRows je počet řádků dat, která se mají rozdělit, a nSplits je požadovaný počet foldů křížové validace.

Přesně vzato, dframe a y funkce kWayCrossValidation nevyužívá — jsou tam kvůli kompatibilitě s dalšími funkcemi vtreat pro rozdělování dat. Oba argumenty můžeš nastavit na NULL.

Výsledný splitPlan je seznam obsahující nSplits prvků; každý prvek obsahuje dva vektory:

train: indexy řádků dframe, které budou tvořit trénovací sadu
app: indexy řádků dframe, které budou tvořit testovací (aplikační) sadu

V tomto cvičení vytvoříš plán 3-násobné křížové validace pro datovou sadu mpg.

Toto cvičení je součástí kurzu

Supervised Learning in R: Regression

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Načti balíček vtreat.
Zjisti počet řádků v mpg a ulož ho do proměnné nRows.
Zavolej kWayCrossValidation a vytvoř plán 3-násobné křížové validace, výsledek ulož do proměnné splitPlan.
- Poslední dva argumenty funkce můžeš nastavit na NULL.
Zavolej str() a prozkoumej strukturu splitPlan.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Load the package vtreat
___

# mpg is available
summary(mpg)

# Get the number of rows in mpg
nRows <- ___

# Implement the 3-fold cross-fold plan with vtreat
splitPlan <- ___

# Examine the split plan
___

Upravit a spustit kód