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クロスバリデーションで性能を測定する

クロスバリデーションは、学習データを使ってモデル性能の推定値を複数得る方法です。異なるモデルタイプを試すときは、どのモデルが一貫して良い性能を示すかを判断するために、その性能プロファイルを確認することが重要です。

この演習では、決定木モデルのworkflowに対してクロスバリデーションを実行し、その性能を確認します。

学習データloans_trainingと、workflowオブジェクトloans_dt_wkflはセッションに読み込まれています。

この演習はコースの一部です

R での tidymodels によるモデリング

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実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# Create cross validation folds
set.seed(290)
loans_folds <- ___(___, v = ___,
                   strata = ___)

loans_folds
コードを編集して実行