Scinder l'ensemble de données
Pour créer vos ensembles d'entraînement et de test, commencez par fixer une graine avec set.seed(). Une graine permet de définir un point de départ pour la génération aléatoire de nombres, de sorte que chaque exécution du code produise le même résultat. L'avantage, dans le cadre de votre échantillonnage, est que vous ou toute autre personne pourrez recréer exactement les mêmes ensembles d'entraînement et de test en utilisant la même graine.
Avec sample(), vous pouvez attribuer aléatoirement des observations aux ensembles d'entraînement et de test.
Dans cet exercice, vous utiliserez les deux premiers arguments de la fonction sample() :
- Le premier argument est le vecteur dans lequel on prélève des valeurs. Nous choisirons au hasard des numéros de lignes comme indices; vous pouvez utiliser
1:nrow(loan_data)pour créer le vecteur des numéros de lignes. - Le deuxième argument est le nombre d'éléments à choisir. Nous saisirons
2 / 3 * nrow(loan_data), puisque nous construisons d'abord l'ensemble d'entraînement.
Cette activité fait partie du cours
Modélisation du risque de crédit en R
Instructions de l’exercice
- Fixez la graine à 567 avec la fonction
set.seed(). - Stockez les indices de lignes de l'ensemble d'entraînement dans l'objet
index_train. Utilisez la fonctionsample()avec un premier et un deuxième argument tels que décrits ci-dessus. - Créez l'ensemble d'entraînement en sélectionnant, dans l'ensemble de données
loan_data, les numéros de lignes stockés dansindex_train. Enregistrez le résultat danstraining_set. - L'ensemble de test contient les lignes qui ne sont pas dans
index_train. Copiez le code utilisé pour créer l'ensemble d'entraînement, mais ajoutez le signe négatif (-) juste avantindex_trainà l'intérieur des crochets. Enregistrez le résultat danstest_set.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Set seed of 567
# Store row numbers for training set: index_train
# Create training set: training_set
training_set <- loan_data[___, ]
# Create test set: test_set