지방이의 Data Science Lab

일반적으로 사용하는 caret에서 성능평가가 아닌, 즉, caret에 포함되지 않은 모델을 만들때 유용하다. train/test set을 각각 5세트로 만들어서 confusion matrix를 직접만들어서 성능을 평가해야하는 경우 사용할 수 있다. 나의 경우 베이지안 네트워크 모델을 사용하기 위해 사용했다. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 library(forecast) flds=createFolds(data$target,k=5,list=T,returnTrain = F) c=c(); f=c() for(i in 1: 5){ want_assign = data[-flds[[i]],] name = paste0('train', i, sep='', collapse = ',') c = c(c, ass..