1. Learn
    2. /
  2. Courses
    3. /
  3. Machine Learning ใน Tidyverse
Connected

Exercise

Data frame สำหรับ cross-validation

เมื่อแยกข้อมูลส่วนหนึ่งออกไปเป็น ข้อมูลทดสอบ แล้ว ก็สามารถใช้ข้อมูลที่เหลือเพื่อหาโมเดลที่มีประสิทธิภาพดีที่สุดได้

ในแบบฝึกหัดนี้ คุณจะแบ่งข้อมูล training ออกเป็นชุด train-validate จำนวน 5 ชุด โดยใช้ฟังก์ชัน vfold_cv() จากแพ็กเกจ rsample

Instructions

100 XP
  • สร้าง data frame สำหรับ cross-validation แบบ 5-fold จาก training_data โดยใช้ vfold_cv() แล้วกำหนดค่าให้กับตัวแปร cv_split
  • เตรียม cv_data โดยเพิ่มสองคอลัมน์ใหม่ใน cv_split:
    • train: เก็บ data frame สำหรับ train โดย map ฟังก์ชัน training() ไปยังคอลัมน์ splits
    • validate: เก็บ data frame สำหรับ validate โดย map ฟังก์ชัน testing() ไปยังคอลัมน์ splits