是指在机器学习领域中,使用mlr3框架进行模型训练和评估时,将数据集划分为训练集和测试集,并进行一次交叉验证来评估模型的性能。
具体步骤如下:
mlr3是一个用于机器学习的R语言框架,提供了丰富的功能和工具来进行模型训练、评估和优化。在mlr3中,可以使用内置的函数和方法来实现保留一次交叉验证。具体操作如下:
library(mlr3)
# 创建任务
task <- mlr_tasks$get("iris")
# 创建学习者
learner <- mlr_learners$get("classif.rpart")
# 创建交叉验证
cv <- mlr3::mlr_cv("holdout")
# 运行交叉验证
resampling <- cv$instantiate(task)
res <- mlr3::resample(learner, resampling)
# 获取结果
performance <- res$aggregate(msr("classif.acc"))
在上述代码中,首先使用mlr3创建了一个任务(task),这里以经典的鸢尾花数据集(iris)为例。然后选择一个学习者(learner),这里使用了决策树算法(classif.rpart)。接下来,使用mlr3中的mlr_cv函数创建了一个保留一次交叉验证的对象(cv)。然后,通过调用cv$instantiate函数将任务应用于交叉验证对象,得到一个resampling对象。最后,使用mlr3中的resample函数运行交叉验证,并通过aggregate函数获取性能指标(这里使用了分类准确率)。
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