5 x 5 katlı çapraz doğrulama

Çapraz doğrulamayı yalnızca bir kez çalıştırmak zorunda değilsin. Tekrarlı çapraz doğrulama, test kümesi hatasının daha iyi bir tahminini sağlar. Tüm çapraz doğrulama prosedürünü de tekrar edebilirsin. Bu daha uzun sürer ama inceleyebileceğin çok daha fazla örneklem dışı veri kümesi sunar ve modelin ne kadar iyi performans gösterdiğine dair çok daha hassas değerlendirmeler yapmanı sağlar.

caret içindeki train() fonksiyonunun harika yanlarından biri, fonksiyon çağrısındaki birkaç basit argümanı değiştirerek çok farklı modelleri veya çapraz doğrulama yöntemlerini kolayca çalıştırabilmendir. Örneğin, modelinin örneklem dışı doğruluğu tahminlerine daha fazla güven için tüm çapraz doğrulama prosedürünü 5 kez tekrarlayabilirsin. Örneğin:

trControl = trainControl(
  method = "repeatedcv", 
  number = 5,
  repeats = 5, 
  verboseIter = TRUE
)

Bu egzersiz

R ile caret kullanarak Machine Learning

kursunun bir parçasıdır

Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

Doğrusal regresyon modelini Boston konut veri kümesine yeniden uydur.
5 katlı çapraz doğrulamayı 5 tekrar ile kullan.
Modeli konsola yazdır.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

# Fit lm model using 5 x 5-fold CV: model
model <- train(
  medv ~ ., 
  Boston,
  method = "lm",
  trControl = trainControl(
    method = "repeatedcv", 
    number = ___,
    repeats = ___, 
    verboseIter = TRUE
  )
)

# Print model to console

Kodu Düzenle ve Çalıştır