10-겹 교차 검증

영상에서 보셨듯이, 모델을 검증할 때는 무작위로 한 번만 나누는 학습/테스트 분할보다, 여러 개의 체계적인 테스트 세트를 사용하는 방법이 더 좋습니다. 다행히 caret 패키지를 사용하면 매우 쉽게 할 수 있어요:

model <- train(y ~ ., my_data)

caret는 다양한 형태의 교차 검증을 지원하며, train()의 trControl 인수에 전달하는 trainControl() 함수로 교차 검증 방식과 폴드 수를 지정할 수 있습니다:

model <- train(
  y ~ ., 
  my_data,
  method = "lm",
  trControl = trainControl(
    method = "cv", 
    number = 10,
    verboseIter = TRUE
  )
)

주의할 점은, 모델링에 사용할 방법은 메인 train() 함수에 지정하고, 교차 검증 방식은 trainControl() 함수에 지정한다는 것입니다.

diamonds 데이터셋에서 price를 종속변수로, 나머지 모든 변수를 예측 변수로 사용하는 선형 회귀를 적합하세요. train() 함수와 10-겹 교차 검증을 사용합니다. (연산 속도를 높이기 위해 전체 diamonds의 일부만 사용하지만, 객체 이름은 여전히 diamonds입니다.)
모델을 콘솔에 출력하고 결과를 확인하세요.