{"id":1171,"date":"2023-07-27T10:03:32","date_gmt":"2023-07-27T10:03:32","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/pl\/pozostaw-weryfikacje-krzyzowa-w-r\/"},"modified":"2023-07-27T10:03:32","modified_gmt":"2023-07-27T10:03:32","slug":"pozostaw-weryfikacje-krzyzowa-w-r","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/pl\/pozostaw-weryfikacje-krzyzowa-w-r\/","title":{"rendered":"Walidacja krzy\u017cowa leave-one-out w r (z przyk\u0142adami)"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Aby oceni\u0107 wydajno\u015b\u0107 modelu na zbiorze danych, musimy zmierzy\u0107, jak dobrze przewidywania dokonane przez model odpowiadaj\u0105 obserwowanym danym.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Powszechnie stosowan\u0105 metod\u0105 jest <a href=\"https:\/\/statorials.org\/pl\/pozostaw-pojedyncza-weryfikacje-krzyzowa\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">weryfikacja krzy\u017cowa Leave-One-Out (LOOCV)<\/a> , kt\u00f3ra wykorzystuje nast\u0119puj\u0105ce podej\u015bcie:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>1.<\/strong> Podziel zbi\u00f3r danych na zbi\u00f3r ucz\u0105cy i testowy, wykorzystuj\u0105c wszystkie obserwacje z wyj\u0105tkiem jednej jako cz\u0119\u015b\u0107 zbioru ucz\u0105cego.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>2.<\/strong> Utw\u00f3rz model wykorzystuj\u0105c wy\u0142\u0105cznie dane ze zbioru ucz\u0105cego.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>3.<\/strong> Wykorzysta\u0107 model do przewidzenia warto\u015bci odpowiedzi obserwacji wy\u0142\u0105czonej z modelu i obliczy\u0107 b\u0142\u0105d \u015bredniokwadratowy (MSE).<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>4.<\/strong> Powt\u00f3rz ten proces <em>n<\/em> razy. Oblicz testowe MSE jako \u015bredni\u0105 ze wszystkich testowych MSE.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Naj\u0142atwiejszym sposobem uruchomienia LOOCV w R jest u\u017cycie funkcji <a href=\"https:\/\/www.rdocumentation.org\/packages\/caret\/versions\/6.0-86\/topics\/trainControl\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">trainControl()<\/a> z biblioteki <strong>caret<\/strong> w R.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ten samouczek zawiera szybki przyk\u0142ad u\u017cycia tej funkcji do wykonania LOOCV dla danego modelu w R.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Przyk\u0142ad: weryfikacja krzy\u017cowa typu Leave-One-Out w R<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Za\u0142\u00f3\u017cmy, \u017ce mamy nast\u0119puj\u0105cy zbi\u00f3r danych w R:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#create data frame<\/span>\ndf &lt;- data.frame(y=c(6, 8, 12, 14, 14, 15, 17, 22, 24, 23),\n                 x1=c(2, 5, 4, 3, 4, 6, 7, 5, 8, 9),\n                 x2=c(14, 12, 12, 13, 7, 8, 7, 4, 6, 5))\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view data frame\n<\/span>df\n\ny x1 x2\n6 2 14\n8 5 12\n12 4 12\n14 3 13\n14 4 7\n15 6 8\n17 7 7\n22 5 4\n24 8 6\n23 9 5\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Poni\u017cszy kod pokazuje, jak dopasowa\u0107 <a href=\"https:\/\/statorials.org\/pl\/wielokrotna-regresja-liniowa-r\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">model regresji liniowej<\/a> do tego zbioru danych w j\u0119zyku R i wykona\u0107 LOOCV, aby oceni\u0107 wydajno\u015b\u0107 modelu:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\"><span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #993300;\">library<\/span> (caret)<\/span>\n\n#specify the cross-validation method<\/span>\nctrl &lt;- trainControl(method = \" <span style=\"color: #008000;\">LOOCV<\/span> \")\n\n<span style=\"color: #008080;\">#fit a regression model and use LOOCV to evaluate performance\n<\/span>model &lt;- train(y ~ x1 + x2, data = df, method = \" <span style=\"color: #008000;\">lm<\/span> \", trControl = ctrl)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view summary of LOOCV               \n<\/span>print(model)\n\nLinear Regression \n\n10 samples\n 2 predictors\n\nNo pre-processing\nResampling: Leave-One-Out Cross-Validation \nSummary of sample sizes: 9, 9, 9, 9, 9, 9, ... \nResampling results:\n\n  RMSE Rsquared MAE     \n  3.619456 0.6186766 3.146155\n\nTuning parameter 'intercept' was held constant at a value of TRUE\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Oto jak zinterpretowa\u0107 wynik:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Do zbudowania 10 modeli wykorzystano 10 r\u00f3\u017cnych pr\u00f3bek. W ka\u017cdym modelu zastosowano 2 zmienne predykcyjne.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Nie przeprowadzono \u017cadnego wst\u0119pnego przetwarzania. Oznacza to, \u017ce przed dopasowaniem modeli nie <a href=\"https:\/\/statorials.org\/pl\/jak-normalizowac-dane-w-r\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">skalowali\u015bmy danych<\/a> w \u017caden spos\u00f3b.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Metod\u0105 ponownego pr\u00f3bkowania, kt\u00f3r\u0105 zastosowali\u015bmy do wygenerowania 10 pr\u00f3bek, by\u0142a walidacja krzy\u017cowa Leave-One-Out.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Wielko\u015b\u0107 pr\u00f3by dla ka\u017cdego zestawu treningowego wynosi\u0142a 9.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>RMSE:<\/strong> \u015bredni b\u0142\u0105d kwadratowy. Mierzy \u015bredni\u0105 r\u00f3\u017cnic\u0119 mi\u0119dzy przewidywaniami dokonanymi przez model a rzeczywistymi obserwacjami. Im ni\u017cszy RMSE, tym dok\u0142adniej model mo\u017ce przewidzie\u0107 rzeczywiste obserwacje.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Rkwadrat:<\/strong> Jest to miara korelacji mi\u0119dzy przewidywaniami modelu a rzeczywistymi obserwacjami. Im wy\u017cszy wsp\u00f3\u0142czynnik R-kwadrat, tym dok\u0142adniej model mo\u017ce przewidzie\u0107 rzeczywiste obserwacje.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>MAE:<\/strong> \u015aredni b\u0142\u0105d bezwzgl\u0119dny. Jest to \u015brednia bezwzgl\u0119dna r\u00f3\u017cnica mi\u0119dzy przewidywaniami modelu a rzeczywistymi obserwacjami. Im ni\u017cszy MAE, tym dok\u0142adniej model mo\u017ce przewidzie\u0107 rzeczywiste obserwacje.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ka\u017cdy z trzech pomiar\u00f3w podanych w wyniku (RMSE, R-kwadrat i MAE) daje nam wyobra\u017cenie o dzia\u0142aniu modelu na niepublikowanych danych.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">W praktyce zazwyczaj dopasowujemy kilka r\u00f3\u017cnych modeli i por\u00f3wnujemy trzy metryki dostarczone przez przedstawione tutaj wyniki, aby zdecydowa\u0107, kt\u00f3ry model daje najni\u017cszy poziom b\u0142\u0119d\u00f3w testowych i dlatego jest najlepszym modelem do u\u017cycia.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Aby oceni\u0107 wydajno\u015b\u0107 modelu na zbiorze danych, musimy zmierzy\u0107, jak dobrze przewidywania dokonane przez model odpowiadaj\u0105 obserwowanym danym. Powszechnie stosowan\u0105 metod\u0105 jest weryfikacja krzy\u017cowa Leave-One-Out (LOOCV) , kt\u00f3ra wykorzystuje nast\u0119puj\u0105ce podej\u015bcie: 1. Podziel zbi\u00f3r danych na zbi\u00f3r ucz\u0105cy i testowy, wykorzystuj\u0105c wszystkie obserwacje z wyj\u0105tkiem jednej jako cz\u0119\u015b\u0107 zbioru ucz\u0105cego. 2. Utw\u00f3rz model wykorzystuj\u0105c wy\u0142\u0105cznie [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3],"tags":[],"class_list":["post-1171","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-przewodnik"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v21.5 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Walidacja krzy\u017cowa Leave-One-Out w R (z przyk\u0142adami)<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"W tym samouczku wyja\u015bniono, jak przeprowadzi\u0107 weryfikacj\u0119 krzy\u017cow\u0105 Leave-One-Out (LOOCV) w j\u0119zyku R, podaj\u0105c kilka przyk\u0142ad\u00f3w.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/statorials.org\/pl\/pozostaw-weryfikacje-krzyzowa-w-r\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"pl_PL\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Walidacja krzy\u017cowa Leave-One-Out w R (z przyk\u0142adami)\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"W tym samouczku wyja\u015bniono, jak przeprowadzi\u0107 weryfikacj\u0119 krzy\u017cow\u0105 Leave-One-Out (LOOCV) w j\u0119zyku R, podaj\u0105c kilka przyk\u0142ad\u00f3w.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/statorials.org\/pl\/pozostaw-weryfikacje-krzyzowa-w-r\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Statorials\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-07-27T10:03:32+00:00\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Benjamin Anderson\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Napisane przez\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Benjamin Anderson\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Szacowany czas czytania\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"2 minuty\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/pozostaw-weryfikacje-krzyzowa-w-r\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/pozostaw-weryfikacje-krzyzowa-w-r\/\",\"name\":\"Walidacja krzy\u017cowa Leave-One-Out w R (z przyk\u0142adami)\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/#website\"},\"datePublished\":\"2023-07-27T10:03:32+00:00\",\"dateModified\":\"2023-07-27T10:03:32+00:00\",\"author\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/#\/schema\/person\/6484727a4612df3e69f016c3129c6965\"},\"description\":\"W tym samouczku wyja\u015bniono, jak przeprowadzi\u0107 weryfikacj\u0119 krzy\u017cow\u0105 Leave-One-Out (LOOCV) w j\u0119zyku R, podaj\u0105c kilka przyk\u0142ad\u00f3w.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/pozostaw-weryfikacje-krzyzowa-w-r\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"pl-PL\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/statorials.org\/pl\/pozostaw-weryfikacje-krzyzowa-w-r\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/pozostaw-weryfikacje-krzyzowa-w-r\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Dom\",\"item\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Walidacja krzy\u017cowa leave-one-out w r (z przyk\u0142adami)\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/#website\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/\",\"name\":\"Statorials\",\"description\":\"Tw\u00f3j przewodnik po kompetencjach statystycznych!\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":\"required name=search_term_string\"}],\"inLanguage\":\"pl-PL\"},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/#\/schema\/person\/6484727a4612df3e69f016c3129c6965\",\"name\":\"Benjamin Anderson\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"pl-PL\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"contentUrl\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"caption\":\"Benjamin Anderson\"},\"description\":\"Cze\u015b\u0107, jestem Benjamin i jestem emerytowanym profesorem statystyki, kt\u00f3ry zosta\u0142 oddanym nauczycielem Statorials. Dzi\u0119ki bogatemu do\u015bwiadczeniu i wiedzy specjalistycznej w dziedzinie statystyki ch\u0119tnie dziel\u0119 si\u0119 swoj\u0105 wiedz\u0105, aby wzmocni\u0107 pozycj\u0119 uczni\u00f3w za po\u015brednictwem Statorials. Wiedzie\u0107 wi\u0119cej\",\"sameAs\":[\"https:\/\/statorials.org\/pl\"]}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Walidacja krzy\u017cowa Leave-One-Out w R (z przyk\u0142adami)","description":"W tym samouczku wyja\u015bniono, jak przeprowadzi\u0107 weryfikacj\u0119 krzy\u017cow\u0105 Leave-One-Out (LOOCV) w j\u0119zyku R, podaj\u0105c kilka przyk\u0142ad\u00f3w.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/statorials.org\/pl\/pozostaw-weryfikacje-krzyzowa-w-r\/","og_locale":"pl_PL","og_type":"article","og_title":"Walidacja krzy\u017cowa Leave-One-Out w R (z przyk\u0142adami)","og_description":"W tym samouczku wyja\u015bniono, jak przeprowadzi\u0107 weryfikacj\u0119 krzy\u017cow\u0105 Leave-One-Out (LOOCV) w j\u0119zyku R, podaj\u0105c kilka przyk\u0142ad\u00f3w.","og_url":"https:\/\/statorials.org\/pl\/pozostaw-weryfikacje-krzyzowa-w-r\/","og_site_name":"Statorials","article_published_time":"2023-07-27T10:03:32+00:00","author":"Benjamin Anderson","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Napisane przez":"Benjamin Anderson","Szacowany czas czytania":"2 minuty"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/statorials.org\/pl\/pozostaw-weryfikacje-krzyzowa-w-r\/","url":"https:\/\/statorials.org\/pl\/pozostaw-weryfikacje-krzyzowa-w-r\/","name":"Walidacja krzy\u017cowa Leave-One-Out w R (z przyk\u0142adami)","isPartOf":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/pl\/#website"},"datePublished":"2023-07-27T10:03:32+00:00","dateModified":"2023-07-27T10:03:32+00:00","author":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/pl\/#\/schema\/person\/6484727a4612df3e69f016c3129c6965"},"description":"W tym samouczku wyja\u015bniono, jak przeprowadzi\u0107 weryfikacj\u0119 krzy\u017cow\u0105 Leave-One-Out (LOOCV) w j\u0119zyku R, podaj\u0105c kilka przyk\u0142ad\u00f3w.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/pl\/pozostaw-weryfikacje-krzyzowa-w-r\/#breadcrumb"},"inLanguage":"pl-PL","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/statorials.org\/pl\/pozostaw-weryfikacje-krzyzowa-w-r\/"]}]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/statorials.org\/pl\/pozostaw-weryfikacje-krzyzowa-w-r\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Dom","item":"https:\/\/statorials.org\/pl\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Walidacja krzy\u017cowa leave-one-out w r (z przyk\u0142adami)"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/statorials.org\/pl\/#website","url":"https:\/\/statorials.org\/pl\/","name":"Statorials","description":"Tw\u00f3j przewodnik po kompetencjach statystycznych!","potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/statorials.org\/pl\/?s={search_term_string}"},"query-input":"required name=search_term_string"}],"inLanguage":"pl-PL"},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/statorials.org\/pl\/#\/schema\/person\/6484727a4612df3e69f016c3129c6965","name":"Benjamin Anderson","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"pl-PL","@id":"https:\/\/statorials.org\/pl\/#\/schema\/person\/image\/","url":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/Benjamin-Anderson-96x96.jpg","contentUrl":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/Benjamin-Anderson-96x96.jpg","caption":"Benjamin Anderson"},"description":"Cze\u015b\u0107, jestem Benjamin i jestem emerytowanym profesorem statystyki, kt\u00f3ry zosta\u0142 oddanym nauczycielem Statorials. Dzi\u0119ki bogatemu do\u015bwiadczeniu i wiedzy specjalistycznej w dziedzinie statystyki ch\u0119tnie dziel\u0119 si\u0119 swoj\u0105 wiedz\u0105, aby wzmocni\u0107 pozycj\u0119 uczni\u00f3w za po\u015brednictwem Statorials. Wiedzie\u0107 wi\u0119cej","sameAs":["https:\/\/statorials.org\/pl"]}]}},"yoast_meta":{"yoast_wpseo_title":"","yoast_wpseo_metadesc":"","yoast_wpseo_canonical":""},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1171","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1171"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1171\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1171"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1171"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1171"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}