Prestaties meten met cross-validation
Cross-validation is een methode die trainingsgegevens gebruikt om meerdere schattingen van modelprestaties te geven. Als je verschillende modeltypen op je gegevens probeert, is het belangrijk om hun prestatieprofiel te bestuderen om te bepalen welk modeltype consequent goed presteert.
In deze oefening voer je cross-validation uit met je decision tree-model workflow om de prestaties te verkennen.
De trainingsgegevens, loans_training, en je workflow-object, loans_dt_wkfl, zijn in je sessie geladen.
Deze oefening maakt deel uit van de cursus
Modelleren met tidymodels in R
Praktische interactieve oefening
Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.
# Create cross validation folds
set.seed(290)
loans_folds <- ___(___, v = ___,
strata = ___)
loans_folds