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

R ile Pazarlama Analitiği için Machine Learning

kursunun bir parçasıdır

Kursu Görüntüle

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 interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

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