包含训练集和测试集对象的r列表
我正在尝试创建10倍的数据。我想要的是一个长度为10 (折叠数)的数据结构，数据结构的每个元素都包含一个对象/数据结构，它有两个属性/元素；训练集和该折叠处的测试集。这是我的R码。例如，我想访问View(data_pairs[[8]]$training_set)在折叠8上设置的培训集。但这不起作用。如能提供任何帮助，将不胜感激:)
k <- 10 # number of folds
i <- 1:k
folds <- sample(i, nrow(data), replace = TRUE)
data_pairs <- list()
for (j in i) {
test_ind <- which(folds==j,arr.ind=TRUE)
test <- data[test_ind,]
train <- data[-test_ind,]
data_pair <- list(training_set = list(train), test_set = list(test))
data_pairs <- append(x = data_pairs, values = data_pair)
}回答 2
Stack Overflow用户
发布于 2020-08-21 13:49:33
您非常接近，只需将values封装在list调用中即可。
k <- 10 # number of folds
i <- 1:k
folds <- sample(i, nrow(mtcars), replace = TRUE)
data_pairs <- list()
for (j in i) {
test_ind <- which(folds==j,arr.ind=TRUE)
test <- mtcars[test_ind,]
train <- mtcars[-test_ind,]
data_pair <- list(training_set = train, test_set = test)
data_pairs <- append(x = data_pairs, values = list(data_pair))
#data_pairs <- c(data_pairs, list(data_pair))
}如果你的数据很大，我建议你以更有效的方式阅读这两篇文章。
- Append an object to a list in R in amortized constant time, O(1)?
- Here we go again: append an element to a list in R
我还想指出的是，你并不是在创建你的数据的“折叠”。在您的情况下，您正在尝试一个10倍的交叉验证，这意味着您的数据应该被分割成10个“相等”大小的块。然后创建10个训练/测试数据集，使用每个折叠作为测试数据，其余用于培训。
Stack Overflow用户
发布于 2020-08-21 13:49:25
似乎modelr包可以在这里帮助您。我特别要指出的是：
https://modelr.tidyverse.org/reference/resample_partition.html
库(Modelr) ex <- resample_partition(mtcar，c(test = 0.3，mod =0.7)mod <- lm(mpg ~ wt，data =ex$resample_partition) rmse(mod，ex$test) #> 1 3.229756 rmse(mod，ex$ train ) #> 1 2.88216
或者，生成这些分区的数据集可以使用：crossv_mc(data, n, test = 0.2, id = ".id")完成。
https://stackoverflow.com/questions/63523623
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