R rsample loo_cv 留一交叉驗證

留一法(LOO)交叉驗證使用原始數據集中的一個數據點作為評估數據，並將所有其他數據點作為分析數據集。 LOO 重采樣集的重采樣數與原始數據集中的行數相同。

用法

loo_cv(data, ...)

參數

data: 一個 DataFrame 。
...: 這些點用於將來的擴展，並且必須為空。

值

帶有類 loo_cv 、 rset 、 tbl_df 、 tbl 和 data.frame 的 tibble。結果包括一列數據分割對象和一列名為 id 的列，其中包含帶有重采樣標識符的字符串。

例子

loo_cv(mtcars)
#> # Leave-one-out cross-validation 
#> # A tibble: 32 × 2
#>    splits         id        
#>    <list>         <chr>     
#>  1 <split [31/1]> Resample1 
#>  2 <split [31/1]> Resample2 
#>  3 <split [31/1]> Resample3 
#>  4 <split [31/1]> Resample4 
#>  5 <split [31/1]> Resample5 
#>  6 <split [31/1]> Resample6 
#>  7 <split [31/1]> Resample7 
#>  8 <split [31/1]> Resample8 
#>  9 <split [31/1]> Resample9 
#> 10 <split [31/1]> Resample10
#> # ℹ 22 more rows

源代碼：R/loo.R

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自Hannah Frick等大神的英文原創作品 Leave-One-Out Cross-Validation。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。