Поділ на train і test

Тепер, коли у нас є датафрейм, можна застосувати стандартні методи моделювання. У цій вправі ви поділите дані на тренувальну та тестову вибірки.

Ця вправа є частиною курсу

Прогнозна аналітика з мережевими даними в R

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Щоб забезпечити відтворюваність результатів, установіть зерно випадковості 7 за допомогою set.seed().
Скористайтеся функцією sample(), щоб вибрати дві третини чисел із послідовності в діапазоні загальної кількості рядків у studentnetworkdata. Назвіть цей вектор index_train.
Створіть тренувальну вибірку, включивши рядки studentnetworkdata, індекси яких збережені в index_train, і назвіть її training_set.
Створіть тестову вибірку, виключивши рядки studentnetworkdata, індекси яких збережені в index_train, і назвіть її test_set.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Set the seed
set.seed(___)

# Creat the index vector
index_train <- sample(1:nrow(___), 2 / 3 * nrow(___))

# Make the training set
training_set <- ___[index_train,]

# Make the test set
___ <- ___[-index_train,]

Редагувати та запускати код