Prova en 60/40-uppdelning

Som du såg i videon kommer du att arbeta med datamängden Sonar i det här kapitlet, med 60 % träningsdata och 40 % testdata. Vi övar på att dela upp data i tränings- och testmängder en gång till, så att du känner dig trygg med metoden. Kom ihåg att du kan använda funktionen sample() för att få en slumpmässig permutation av radindexen i en datamängd, som du sedan använder vid uppdelningen, t.ex.:

n_obs <- nrow(my_data)
permuted_rows <- sample(n_obs)

Använd sedan radindexen för att ordna om datamängden slumpmässigt, t.ex.:

my_data <- my_data[permuted_rows, ]

När datamängden är slumpmässigt ordnad kan du ta de första 60 % som träningsdata och de sista 40 % som testdata.

Den här övningen är en del av kursen

Maskininlärning med caret i R

Visa kurs

Övningsinstruktioner

Hämta antalet observationer (rader) i Sonar och tilldela värdet till n_obs.
Blanda radindexen i Sonar och spara resultatet i permuted_rows.
Använd permuted_rows för att ordna om raderna i Sonar slumpmässigt och spara resultatet som Sonar_shuffled.
Identifiera vilken rad som ger en 60/40-uppdelning och spara radnumret som split.
Spara de första 60 % av Sonar_shuffled som träningsdata.
Spara de sista 40 % av Sonar_shuffled som testdata.

Interaktiv övning med praktiskt arbete

Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.

# Get the number of observations


# Shuffle row indices: permuted_rows


# Randomly order data: Sonar


# Identify row to split on: split
split <- round(n_obs * ___)

# Create train


# Create test

Redigera och kör kod