286
правок
Изменения
м
Обернуть <code>
#: Для настройки есть 3 основных функции:
#* <code>learn_cvpairs()</code> отвечает за [[Кросс-валидация|кросс-валидацию]]. Функция генерирует набор пар из тестовой и обучающей выборки на основе входного датасета.
#: В качестве ядра можно использовать <code>crossv_mc</code> ([[Кросс-валидация#Случайные разбиения (Random subsampling)|случайные разбиения]]), <code>crossv_kfold</code> ([[Кросс-валидация#k-fold кросс-валидация|k-fold кросс-валидация]]) или <code>crossv_loo </code> ([[Кросс-валидация#Кросс-валидация по отдельным объектам (Leave-One-Out)|leave-one-out разбиения]]) из пакета <code>modelr</code><ref>[https://github.com/tidyverse/modelr Modelr github repository]</ref>. Если данных способов недостаточно можно написать и свою функцию разбиения.
#* <code>learn_curves()</code> служит для настройки [[Переобучение#Кривые обучения|кривых обучения]]. Для настройки используются увеличивающиеся пропорции от начала датасета.
#: Например, вызов <code>learn_curves(.5, .75, 1)</code> создаст <tex>3</tex> сценария работы: в первом будет взята первая половина выбоки, во втором {{---}} первые <tex>\frac{3}{4}</tex> объектов, и в третьем {{---}} вся выборка. Авторы пакета утрверждают, что брать случайные объекты выборки не имеет смысла, потому что выборка уже случайно разбита с помощью <code>learn_cvpairs()</code>.
