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
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