划分训练集与测试集
现在我们已经有了一个数据框，可以应用建模的标准方法。 本练习中，您将把数据划分为训练集和测试集。
本练习是课程的一部分
使用 R 进行网络数据的预测分析
练习说明
- 为确保结果可复现，使用
set.seed()将随机种子设为 7。 - 使用
sample()函数，从studentnetworkdata总行数范围生成的序列中抽取 2/3 的数字，得到向量index_train。 - 通过选取
studentnetworkdata中行索引位于index_train的行，创建训练集training_set。 - 通过排除
studentnetworkdata中行索引位于index_train的行，创建测试集test_set。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# 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,]