Mesurer la performance avec la validation croisée
La validation croisée est une méthode qui utilise les données d'entraînement pour fournir plusieurs estimations de la performance d'un modèle. Lorsque vous essayez différents types de modèles sur vos données, il est important d'étudier leur profil de performance pour déterminer lequel offre de bons résultats de façon constante.
Dans cet exercice, vous effectuerez une validation croisée avec votre modèle d'arbre de décision workflow afin d'explorer sa performance.
Les données d'entraînement, loans_training, et votre objet workflow, loans_dt_wkfl, ont été chargés dans votre session.
Cette activité fait partie du cours
Modélisation avec tidymodels en R
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Create cross validation folds
set.seed(290)
loans_folds <- ___(___, v = ___,
strata = ___)
loans_folds