Medir el rendimiento con validación cruzada
La validación cruzada es un método que usa los datos de entrenamiento para obtener múltiples estimaciones del rendimiento de un modelo. Cuando pruebas distintos tipos de modelos con tus datos, es importante analizar su perfil de rendimiento para decidir qué tipo de modelo ofrece buenos resultados de forma consistente.
En este ejercicio, realizarás validación cruzada con tu modelo de árbol de decisión workflow para explorar su rendimiento.
Los datos de entrenamiento, loans_training, y tu objeto workflow, loans_dt_wkfl, ya están cargados en tu sesión.
Este ejercicio forma parte del curso
Modelado con tidymodels en R
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Create cross validation folds
set.seed(290)
loans_folds <- ___(___, v = ___,
strata = ___)
loans_folds