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Exercise

クロスバリデーション

ご覧のとおり、クロスバリデーションは過学習を避けるための有効な方法です。この演習では、クロスバリデーションによる精度を計算します。

準備はできています。必要なデータ defaultData とモデルは用意されています。精度を計算する関数はコード冒頭にあります。これがコスト関数です。内容はそのままにして、下の cv.glm() の呼び出しで使用してください。さっそく試してみましょう。

Instructions

100 XP

  • 6-分割のクロスバリデーションを使って、モデル logitModelNew の精度を計算してください。必要な関数は、boot パッケージの cv.glm() です。クロスバリデーションで得られた精度は、結果オブジェクトの delta 要素の最初の位置に格納されています。

  • クロスバリデーションでの精度を、インサンプル検証での精度と比較してください。覚えていますか？インサンプルは 0.7922901 でした。