Kom igångKom igång gratis

Skapa en korsvalideringsplan

Det finns flera sätt att implementera en n-faldig korsvalidering. I den här övningen skapar du en sådan plan med hjälp av vtreat::kWayCrossValidation() och undersöker resultatet.

kWayCrossValidation() skapar en korsvalideringsplan med följande anrop:

splitPlan <- kWayCrossValidation(nRows, nSplits, dframe, y)

där nRows är antalet rader i de data som ska delas upp, och nSplits är det önskade antalet korsvalideringsfold.

Strängt taget används inte dframe och y av kWayCrossValidation – de finns där för kompatibilitet med andra datapartitioneringsfunktioner i vtreat. Du kan sätta båda till NULL.

Den resulterande splitPlan är en lista med nSplits element. Varje element innehåller två vektorer:

  • train: indexen i dframe som utgör träningsuppsättningen
  • app: indexen i dframe som utgör test- (eller applikations-)uppsättningen

I den här övningen skapar du en 3-faldig korsvalideringsplan för datamängden mpg.

Den här övningen är en del av kursen

Övervakad inlärning i R: Regression

Visa kurs

Övningsinstruktioner

  • Ladda paketet vtreat.
  • Hämta antalet rader i mpg och tilldela värdet till variabeln nRows.
  • Anropa kWayCrossValidation för att skapa en 3-faldig korsvalideringsplan och tilldela den till variabeln splitPlan.
    • Du kan sätta de två sista argumenten i funktionen till NULL.
  • Anropa str() för att undersöka strukturen hos splitPlan.

Interaktiv övning med praktiskt arbete

Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.

# Load the package vtreat
___

# mpg is available
summary(mpg)

# Get the number of rows in mpg
nRows <- ___

# Implement the 3-fold cross-fold plan with vtreat
splitPlan <- ___

# Examine the split plan
___
Redigera och kör kod