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ट्रेनिंग डेटा पर मॉडल फिट करना

अब समय है कि आप अपने डेटा को दो हिस्सों में बाँटें: एक training सेट, जिस पर मॉडल फिट किया जाएगा, और एक अलग test सेट, जिससे मॉडल की predictive क्षमता का आकलन किया जाएगा। इस split से पहले, हम house_prices की 100% rows को बिना रिप्लेसमेंट के sample करते हैं और इसे house_prices_shuffled में असाइन करते हैं। इससे rows "shuffle" हो जाती हैं, और यह सुनिश्चित होता है कि training और test सेट्स randomly sample किए गए हैं।

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Tidyverse में डेटा के साथ Modeling

पाठ्यक्रम देखें

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Set random number generator seed value for reproducibility
set.seed(76)

# Randomly reorder the rows
house_prices_shuffled <- house_prices %>% 
  sample_frac(size = 1, replace = FALSE)

# Train/test split
train <- house_prices_shuffled %>%
  slice(___:___)
test <- house_prices_shuffled %>%
  slice(___:___)
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