r语言分训练集验证集代码

以下是一个简单的 R 语言代码用于对数据进行随机分割，将它们分为训练集和验证集。其中，train_ratio 变量表示训练集所占总数据的比例，可以根据需要进行修改。

set.seed(123)
data <- read.csv("data.csv")
train_ratio <- 0.8

n <- nrow(data)
idx <- sample(1:n, n, replace = FALSE)

train_idx <- idx[1:round(train_ratio*n)]
valid_idx <- idx[(round(train_ratio*n)+1):n]

train_data <- data[train_idx, ]
valid_data <- data[valid_idx, ]

相关问题

R语言训练集和验证集

在使用R语言进行模型训练时，常常需要将数据集分为训练集和验证集。通常的做法是使用随机抽样的方法将数据集分成两部分。在给定随机种子的情况下，我们可以使用caret包中的createDataPartition函数来实现这一过程。该函数根据指定的比例将数据集分成训练集和验证集，并返回相应的索引。

下面是一个示例代码，展示了如何使用R语言进行训练集和验证集的分割：

# 设置随机种子
set.seed(1234)

# 随机抽样获得训练集和验证集
training.samples <- data$status %>% createDataPartition(p = 0.7, list = FALSE)

# 基于抽样结果分割数据
traindata <- data[training.samples,]
testdata <- data[-training.samples,]

# 保存训练集和验证集
save(traindata, testdata, file = "train.Rdata")

# 加载保存的数据
load("train.Rdata")

R语言中训练集和验证集的校准曲线实现的代码

在R语言中，你可以使用`caret`包或者`mlr`包来实现模型的校准曲线。这里我会展示一个使用`caret`包的基本例子，假设我们有一个分类任务，已经将数据集划分为训练集和验证集。

首先，你需要安装并加载所需的包：

install.packages("caret")
install.packages("ggplot2")  # 用于绘制图形
library(caret)
library(ggplot2)

然后，假设你的训练集和验证集分别存储在`train_data`和`valid_data`中，模型可以使用`train()`函数训练，例如使用`glmnet`做逻辑回归：

# 假设你的特征变量是X，标签是y
set.seed(123)  # 设置随机种子以便于复现结果
fit <- train(y ~ ., data = train_data, method = "glmnet", trControl = trainControl(method = "cv", number = 5))  # 使用交叉验证

# 训练完成后，获取模型的预测结果
pred_train <- predict(fit, newdata = train_data)
pred_valid <- predict(fit, newdata = valid_data)

接下来，你可以计算并绘制校准曲线（也叫精度-召回曲线）：

# 使用pROC库计算AUC值
library(pROC)
calibration_curve_train <- prediction(pred_train, train_data$y)
calibration_curve_valid <- prediction(pred_valid, valid_data$y)

# 绘制校准曲线
auc_train <- auc(calibration_curve_train)
auc_valid <- auc(calibration_curve_valid)
ggplot() +
  geom_line(data = calibration_curve_train, aes(x = prob, y = hit_rate), color = "blue", label = paste0("Train AUC:", round(auc_train, 2))) +
  geom_line(data = calibration_curve_valid, aes(x = prob, y = hit_rate), color = "red", label = paste0("Validation AUC:", round(auc_valid, 2))) +
  labs(title = "Calibration Curves",
       x = "Predicted Probability",
       y = "Observed Hit Rate",
       subtitle = paste("Training Set: AUC =", auc_train,
                        "\nValidation Set: AUC =", auc_valid))

这将展示训练集和验证集的校准曲线及其对应的AUC值。