R rsample apparent 表观错误率抽样

在数据集上构建模型并重新预测相同数据时，这些预测的性能估计通常称为模型的 "apparent" 性能。这一估计可能过于乐观。这里的"Apparent sampling"表示分析和评估样本是相同的。这些重采样有时用于引导样本的分析，否则应像旧寿司一样避免使用。

用法

apparent(data, ...)

参数

data: 一个 DataFrame 。
...: 这些点用于将来的扩展，并且必须为空。

值

具有单行和类 apparent 、 rset 、 tbl_df 、 tbl 和 data.frame 的 tibble。结果包括一列数据分割对象和一列名为 id 的列，其中包含带有重采样标识符的字符串。

例子

apparent(mtcars)
#> # Apparent sampling 
#> # A tibble: 1 × 2
#>   splits          id      
#>   <list>          <chr>   
#> 1 <split [32/32]> Apparent

源代码：R/apparent.R

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自Hannah Frick等大神的英文原创作品 Sampling for the Apparent Error Rate。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。