包含训练集和测试集对象的 R 列表
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【中文标题】包含训练集和测试集对象的 R 列表【英文标题】:R list containing training set and test set objects 【发布时间】:2020-12-10 21:14:45 【问题描述】:我正在尝试创建 10 折数据。我想要的是一个长度为 10(折叠数)的数据结构,并且该数据结构的每个元素都包含一个具有两个属性/元素的对象/数据结构;那个折叠的训练集和测试集。这是我的 R 代码。
例如,我想访问 View(data_pairs[[8]]$training_set)
的第 8 折训练集。但它没有用。任何帮助将不胜感激:)
k <- 10 # number of folds
i <- 1:k
folds <- sample(i, nrow(data), replace = TRUE)
data_pairs <- list()
for (j in i)
test_ind <- which(folds==j,arr.ind=TRUE)
test <- data[test_ind,]
train <- data[-test_ind,]
data_pair <- list(training_set = list(train), test_set = list(test))
data_pairs <- append(x = data_pairs, values = data_pair)
【问题讨论】:
【参考方案1】:您非常接近,您只需将values
包装在list
调用中。
k <- 10 # number of folds
i <- 1:k
folds <- sample(i, nrow(mtcars), replace = TRUE)
data_pairs <- list()
for (j in i)
test_ind <- which(folds==j,arr.ind=TRUE)
test <- mtcars[test_ind,]
train <- mtcars[-test_ind,]
data_pair <- list(training_set = train, test_set = test)
data_pairs <- append(x = data_pairs, values = list(data_pair))
#data_pairs <- c(data_pairs, list(data_pair))
如果您的数据很大,我建议您阅读这两篇文章,了解如何更有效地增加列表。
-
Append an object to a list in R in amortized constant time, O(1)?
Here we go again: append an element to a list in R
我还想指出,您并没有创建数据的“折叠”。在您的情况下,您正在尝试 10 倍交叉验证,这意味着您的数据应该分成 10 个“相等”大小的块。然后创建 10 个训练/测试数据集,将每个折叠用作测试数据,其余用于训练。
【讨论】:
【参考方案2】:似乎modelr
包可以在这里为您提供帮助。
我会特别指出:
https://modelr.tidyverse.org/reference/resample_partition.html
library(modelr) ex <- resample_partition(mtcars, c(test = 0.3, train = 0.7)) mod <- lm(mpg ~ wt, data = ex$train) rmse(mod, ex$test) #> [1] 3.229756 rmse(mod, ex$train) #> [1] 2.88216
或者,可以通过以下方式生成这些分区的数据集:
crossv_mc(data, n, test = 0.2, id = ".id")
【讨论】:
以上是关于包含训练集和测试集对象的 R 列表的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
R语言使用caret包中的createDataPartition函数进行机器学习数据集划分划分训练集和测试集并指定训练测试比例
R语言使用caret包中的createDataPartition函数进行机器学习数据集划分划分训练集和测试集并指定训练测试比例
R语言数据集划分(使用随机分组标记分成测试集和训练集)对于数据集中多条数据有关系或者依赖的情况获得分组数据的ID,并为相同分组数据生成相同的抽样ID,之后再抽样生成测试集和训练集
R语言使用lm构建线性回归模型并将目标变量对数化实战:模型训练集和测试集的残差总结信息(residiual summary)模型训练(测试)集自由度计算模型训练(测试)集残差标准误计算
R语言plotly可视化:使用plotly可视化数据划分后的训练集和测试集使用不同的形状标签表征训练集测试集以及数据集的分类标签(Display training and test split