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Summary Data Mining Resampling Methods + solutions exercises
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Dit document bevat een samenvatting van alle geziene theorie in de lab sessies. Daarnaast bevat het document ook de oplossingen van de oefeningen in de lab sessies.

Aperçu 1 sur 7  pages

Infos sur le Document

  • 12 août 2023
  • 7
  • 2022/2023
  • Resume

Sujets

  • data mining samenvatting lab sessies
  • antwoorden op oefeningen van de lab sessies

École, étude et sujet

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Worstje2021

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Resampling methods
set.seed(): random number generator (so that the results obtained can be reproduced precisely later)

sample(): randomly selecting data of size ‘n’ from the dataset




Selecting random subset of 196 out of original 392 observations
392 observations = training set
split observations into two halves

predict(): estimate response for all 392 observations

mean(): calculate MSE of the 196 observations in validation set

-train: selects only observations that are not in training set




poly(): estimate test error for polynomial and cubic regressions




glm() and cv.glm(): computes any generalized linear model

glm(): performs logistic regression by passing in family = “binomial”

glm(): performs linear regression when there is no family argument (=lm())

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