Validare încrucișată cu 5 segmente

În acest curs, vei folosi o mare varietate de seturi de date pentru a explora flexibilitatea completă a pachetului caret. Aici, vei lucra cu celebrul set de date Boston housing, unde scopul este să prezici valoarea mediană a locuințelor din diverse cartiere din Boston.

Poți folosi exact același cod ca în exercițiul anterior, modificând doar setul de date utilizat de model:

model <- train(
  medv ~ ., 
  Boston, # <- nou!
  method = "lm",
  trControl = trainControl(
    method = "cv", 
    number = 10,
    verboseIter = TRUE
  )
)

În continuare, poți reduce numărul de segmente ale validării încrucișate de la 10 la 5, folosind argumentul number al funcției trainControl():

trControl = trainControl(
  method = "cv", 
  number = 5,
  verboseIter = TRUE
)

Acest exercițiu face parte din cursul

Machine Learning cu caret în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Antrenează un model lm() pe setul de date Boston housing, astfel încât medv să fie variabila răspuns, iar toate celelalte variabile să fie variabile explicative.
Folosește validare încrucișată cu 5 segmente în loc de 10.
Afișează modelul în consolă și examinează rezultatele.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Fit lm model using 5-fold CV: model
model <- train(
  ___, 
  ___,
  method = "lm",
  trControl = trainControl(
    method = "cv", 
    number = ___,
    verboseIter = TRUE
  )
)

# Print model to console

Editează și rulează codul