將模型擬合到訓練資料
現在要把資料切分為「訓練集」用來擬合模型，以及獨立的「測試集」用來評估模型的預測能力。不過在切分之前，先對 house_prices 進行不放回的 100% 抽樣，並指定給 house_prices_shuffled。這會把列順序「隨機打散」，確保訓練集與測試集是「隨機」抽樣而得。
本練習屬於課程
在 Tidyverse 中進行資料建模
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Set random number generator seed value for reproducibility
set.seed(76)
# Randomly reorder the rows
house_prices_shuffled <- house_prices %>%
sample_frac(size = 1, replace = FALSE)
# Train/test split
train <- house_prices_shuffled %>%
slice(___:___)
test <- house_prices_shuffled %>%
slice(___:___)