Créer les plis
Scinder les données une seule fois en ensembles d'entraînement et de test présente des incertitudes statistiques : il y a une petite chance que votre ensemble de test ne contienne que des fèves très bien cotées, alors que toutes les fèves faiblement cotées se retrouvent dans l'ensemble d'entraînement. Cela signifie aussi que vous ne pouvez mesurer la performance de votre modèle qu'une seule fois.
La validation croisée fournit une estimation plus robuste de votre performance hors échantillon, sans ces écueils statistiques, et elle évalue votre modèle de manière plus approfondie.
Dans cet exercice, vous allez créer des plis à partir de vos données d'entraînement chocolate_train, qui sont déjà chargées.
Cette activité fait partie du cours
Machine Learning avec des modèles arborescents en R
Instructions de l’exercice
- Fixez la graine à 20 pour assurer la reproductibilité.
- Créez 10 plis de
chocolate_trainet enregistrez le résultat danschocolate_folds.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Set seed for reproducibility
___
# Build 10 folds
chocolate_folds <- ___(___, v = ___)
print(chocolate_folds)