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R-제곱을 위한 교차 검증

교차 검증은 모델을 평가하는 데 중요한 접근 방식입니다. 이 방법은 모델이 사용 가능한 모든 데이터에서 학습될 뿐만 아니라 테스트도 받기 때문에, 모델이 활용할 수 있는 데이터의 양을 최대화합니다.

이 실습 문제에서는 선형 회귀 모델을 만들고, 6 폴드 교차 검증을 사용하여 소셜 미디어 광고 지출을 이용한 매출 예측 정확도를 평가해 볼 것입니다. 여섯 개 폴드 각각의 점수도 표시해 봅니다.

sales_df 데이터세트는 타깃 변수에 대해 y로, 특성에 대해 X로 분할되었으며, 미리 로드되어 있습니다. LinearRegressionsklearn.linear_model에서 이미 불러와져 있습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

scikit-learn으로 배우는 지도 학습

강의 보기

연습 안내

  • KFoldcross_val_score를 import 하세요.
  • KFold()를 호출하여 kf를 생성하세요. 이때 분할 수는 6, shuffleTrue, 시드는 5로 설정하세요.
  • regXy에 대해 사용하고, cvkf를 전달하여 교차 검증을 수행하세요.
  • cv_scores를 Print 하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Import the necessary modules
from ____.____ import ____, ____

# Create a KFold object
kf = ____(n_splits=____, shuffle=____, random_state=____)

reg = LinearRegression()

# Compute 6-fold cross-validation scores
cv_scores = ____(____, ____, ____, cv=____)

# Print scores
print(____)
코드 편집 및 실행