교차 검증
교차 검증은 과적합을 피하는 영리한 방법이라는 것을 앞에서 보셨죠. 이 연습에서는 교차 검증된 정확도를 계산해 보겠습니다.
필요한 데이터 defaultData와 모델은 이미 준비되어 있습니다. 정확도 함수는 코드의 첫 부분에 있으며, 이것이 비용 함수입니다. 그대로 두고 아래의 cv.glm() 호출에서 사용하세요. 직접 실행해 보세요!
이 연습은 강의의 일부입니다
R로 배우는 Machine Learning 기반 마케팅 분석
연습 안내
6-폴드 교차 검증을 사용해 모델
logitModelNew의 정확도를 계산하세요. 필요한 함수는boot패키지의cv.glm()입니다. 교차 검증된 정확도는 결과의delta요소 첫 번째 위치에 저장됩니다.교차 검증 정확도를 내부 검증(in-sample) 정확도와 비교하세요. 기억하세요, 값은
0.7922901이었습니다.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
library(boot)
# Accuracy function
costAcc <- function(r, pi = 0) {
cm <- confusion.matrix(r, pi, threshold = 0.3)
acc <- sum(diag(cm)) / sum(cm)
return(acc)
}
# Cross validated accuracy for logitModelNew
set.seed(534381)
cv.glm(___, ___, cost = ___, K = ___)$delta[1]