เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

สร้างแผน Cross Validation

มีหลายวิธีในการสร้างแผน n-fold cross validation ในแบบฝึกหัดนี้ คุณจะสร้างแผนดังกล่าวโดยใช้ vtreat::kWayCrossValidation() แล้วตรวจสอบผลลัพธ์

kWayCrossValidation() สร้างแผน cross validation ด้วยคำสั่งต่อไปนี้:

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

โดยที่ nRows คือจำนวนแถวของข้อมูลที่จะแบ่ง และ nSplits คือจำนวน fold ที่ต้องการ

ในทางเทคนิค dframe และ y ไม่ได้ถูกใช้งานโดย kWayCrossValidation จริงๆ แต่มีไว้เพื่อความเข้ากันได้กับฟังก์ชันแบ่งพาร์ติชันข้อมูลอื่นๆ ใน vtreat คุณสามารถตั้งค่าทั้งสองเป็น NULL ได้

splitPlan ที่ได้จะเป็น list ที่มี nSplits องค์ประกอบ โดยแต่ละองค์ประกอบประกอบด้วยเวกเตอร์สองตัว ได้แก่:

  • train: ดัชนีของ dframe ที่จะใช้เป็นชุดข้อมูลฝึก
  • app: ดัชนีของ dframe ที่จะใช้เป็นชุดข้อมูลทดสอบ (หรือชุดประยุกต์ใช้)

ในแบบฝึกหัดนี้ คุณจะสร้างแผน cross validation แบบ 3-fold สำหรับชุดข้อมูล mpg

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

Supervised Learning ใน R: การถดถอย

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • โหลดแพ็กเกจ vtreat
  • ดึงจำนวนแถวใน mpg แล้วกำหนดให้กับตัวแปร nRows
  • เรียกใช้ kWayCrossValidation เพื่อสร้างแผน cross validation แบบ 3-fold แล้วกำหนดผลลัพธ์ให้กับตัวแปร splitPlan
    • สามารถตั้งค่าอาร์กิวเมนต์สองตัวสุดท้ายของฟังก์ชันเป็น NULL ได้
  • เรียกใช้ str() เพื่อตรวจสอบโครงสร้างของ splitPlan

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# 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
___
แก้ไขและรันโค้ด