Misurare le prestazioni con la cross validation
La cross validation è un metodo che utilizza i dati di training per fornire più stime delle prestazioni del modello. Quando provi diversi tipi di modelli sui tuoi dati, è importante analizzarne il profilo di prestazioni per decidere quale modello si comporta in modo costante.
In questo esercizio eseguirai la cross validation con il tuo modello ad albero di decisione workflow per esplorarne le prestazioni.
I dati di training, loans_training, e il tuo oggetto workflow, loans_dt_wkfl, sono già stati caricati nella tua sessione.
Questo esercizio fa parte del corso
Modellazione con tidymodels in R
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# Create cross validation folds
set.seed(290)
loans_folds <- ___(___, v = ___,
strata = ___)
loans_folds