R 코드 예시 - 데이터 분할

 

 

 

 

R 코드 예시 - 데이터 분할 

{caret} Package로 createDataPartition()함수를 사용하여 iris data를 Species 기준으로 70%는 훈련용 데이터로 나머지 30%는 검증용 데이터로 데이터셋을 분할하고 검증하는 R Code 예시입니다.

 

> library(caret) Loading required package: lattice Loading required package: ggplot2 Find out what's changed in ggplot2 at https://github.com/tidyverse/ggplot2/releases.   # iris data를 Species 기준으로 70%는 훈련용 데이터로 # 나머지 30%는 검증용 데이터로 데이터셋을 분할하기 위해 # createDataPartition()함수를 사용하여 훈련데이터로 사용할 index 추출 # createDataPartition(): 데이터를 훈련 데이터와 테스트 데이터로 분할하여 훈련 데이터로 사용할 데이터의 색인을 list로 반환합니다. > train.idx<-createDataPartition(iris$Species, p=0.7, list=F)   # 데이터의 색인list 확인 > head(train.idx)      Resample1 [1,]         2 [2,]         3 [3,]         4 [4,]         5 [5,]         7 [6,]        11   # train.idx를 통해 훈련데이터 생성 > iris_train<-iris[train.idx,] # 훈련데이터 확인 > head(iris_train)    Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length 2           4.9         3.0          1.4 3           4.7         3.2          1.3 4           4.6         3.1          1.5 5           5.0         3.6          1.4 7           4.6         3.4          1.4 11          5.4         3.7          1.5    Petal.Width Species 2          0.2  setosa 3          0.2  setosa 4          0.2  setosa 5          0.2  setosa 7          0.3  setosa 11         0.2  setosa # iris_train를 제외한 데이터로 테스트데이터 생성 > iris_test<-iris[-train.idx,]   # 테스트 데이터 확인 > head(iris_test)    Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length 1           5.1         3.5          1.4 6           5.4         3.9          1.7 8           5.0         3.4          1.5 9           4.4         2.9          1.4 10          4.9         3.1          1.5 25          4.8         3.4          1.9    Petal.Width Species 1          0.2  setosa 6          0.4  setosa 8          0.2  setosa 9          0.2  setosa 10         0.1  setosa 25         0.2  setosa # dim(): • 차원(dimension) 지정함수 #        • m x n 차원의 행렬을 생성합니다. # 105 x 5 차원의 행렬을 생성합니다. > dim(iris_train) [1] 105   5   # 45 x 5 차원의 행렬을 생성합니다. > dim(iris_test) [1] 45  5

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