Çapraz doğrulama

Gördüğün gibi, çapraz doğrulama aşırı öğrenmeyi önlemek için akıllı bir yöntemdir. Bu egzersizde çapraz doğrulanmış doğruluğu (accuracy) hesaplayacaksın.

Hazırsın; gerekli veri defaultData ve model seni bekliyor. Doğruluk fonksiyonunu kodun ilk satırlarında bulacaksın. Bu, senin maliyet fonksiyonundur. Olduğu gibi bırak ve aşağıda cv.glm() çağrında kullan. Hadi dene!

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

R ile Pazarlama Analitiği için Machine Learning

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

boot paketindeki cv.glm() fonksiyonunu kullanarak 6 katlı bir çapraz doğrulama yap ve logitModelNew modeli için doğruluğu hesapla. Çapraz doğrulanmış doğruluk, sonucun delta elemanının ilk konumunda saklanır.
Çapraz doğrulama doğruluğunu örnek-içi (in-sample) doğrulamayla karşılaştır. Unutma, o değer 0.7922901 idi.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

library(boot)
# Accuracy function
costAcc <- function(r, pi = 0) {
  cm <- confusion.matrix(r, pi, threshold = 0.3)
  acc <- sum(diag(cm)) / sum(cm)
  return(acc)
}

# Cross validated accuracy for logitModelNew
set.seed(534381)
cv.glm(___, ___, cost = ___, K = ___)$delta[1]

Kodu Düzenle ve Çalıştır