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क्रॉस-वैलिडेशन प्लान बनाएँ

n-fold क्रॉस-वैलिडेशन प्लान लागू करने के कई तरीके हैं। इस अभ्यास में, आप vtreat::kWayCrossValidation() का उपयोग करके ऐसा प्लान बनाएँगे और उसे देखेंगे।

kWayCrossValidation() निम्न कॉल के साथ एक क्रॉस-वैलिडेशन प्लान बनाता है:

splitPlan <- kWayCrossValidation(nRows, nSplits, dframe, y)

जहाँ nRows वह पंक्तियों की संख्या है जिन्हें विभाजित करना है, और nSplits क्रॉस-वैलिडेशन फोल्ड्स की इच्छित संख्या है।

सख्ती से कहें तो, dframe और y का उपयोग kWayCrossValidation द्वारा नहीं किया जाता; ये अन्य vtreat डेटा पार्टिशनिंग फ़ंक्शंस के साथ अनुकूलता के लिए हैं। आप दोनों को NULL पर सेट कर सकते हैं।

परिणामी splitPlan nSplits तत्वों की एक सूची होती है; प्रत्येक तत्व में दो वेक्टर होते हैं:

  • train: dframe के वे इंडेक्स जो प्रशिक्षण सेट बनाएँगे
  • app: dframe के वे इंडेक्स जो टेस्ट (या एप्लिकेशन) सेट बनाएँगे

इस अभ्यास में, आप mpg डेटासेट के लिए 3-fold क्रॉस-वैलिडेशन प्लान बनाएँगे.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

R में Supervised Learning: Regression

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • पैकेज vtreat लोड करें.
  • mpg में पंक्तियों की संख्या प्राप्त करें और उसे वैरिएबल nRows को असाइन करें.
  • kWayCrossValidation को कॉल करके 3-fold क्रॉस-वैलिडेशन प्लान बनाएँ और उसे वैरिएबल splitPlan को असाइन करें.
    • आप फ़ंक्शन के आख़िरी दो आर्ग्युमेंट्स को NULL पर सेट कर सकते हैं.
  • splitPlan की संरचना देखने के लिए str() कॉल करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Load the package vtreat
___

# mpg is available
summary(mpg)

# Get the number of rows in mpg
nRows <- ___

# Implement the 3-fold cross-fold plan with vtreat
splitPlan <- ___

# Examine the split plan
___
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