27.5: Validación cruzada (Sección 26.6.1)
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En la validación cruzada, queremos dividir los datos en varios subconjuntos y luego entrenar iterativamente el modelo dejando fuera cada subconjunto (que generalmente llamamos pliegues) y luego probar el modelo en ese pliegue repartido Vamos a escribir nuestro propio código para hacer esta división; una forma relativamente fácil de esto es crear un vector que contenga los números de pliegue y luego barajarlo aleatoriamente para crear las asignaciones de pliegue para cada punto de datos.
nfolds <- 4 # number of folds
# we use the kronecker() function to repeat the folds
fold <- kronecker(seq(nfolds),rep(1,npatients/nfolds))
# randomly shuffle using the sample() function
fold <- sample(fold)
# add variable to store CV predictions
disease_df <- disease_df %>%
mutate(CVpred=NA)
# now loop through folds and separate training and test data
for (f in seq(nfolds)){
# get training and test data
train_df <- disease_df[fold!=f,]
test_df <- disease_df[fold==f,]
# fit model to training data
glm_result_cv <- glm(heartattack ~ biomarker, data=train_df,
family=binomial())
# get probability of heart attack on test data
pred <- predict(glm_result_cv,newdata = test_df)
# convert to prediction and put into data frame
disease_df$CVpred[fold==f] = (pred>0.5)
}
Ahora veamos el rendimiento del modelo:
# create table comparing predicted to actual outcomes
CrossTable(disease_df$CVpred,
disease_df$heartattack,
prop.t=FALSE,
prop.r=FALSE,
prop.chisq=FALSE)
##
##
## Cell Contents
## |-------------------------|
## | N |
## | N / Col Total |
## |-------------------------|
##
##
## Total Observations in Table: 1000
##
##
## | disease_df$heartattack
## disease_df$CVpred | FALSE | TRUE | Row Total |
## ------------------|-----------|-----------|-----------|
## FALSE | 416 | 269 | 685 |
## | 0.832 | 0.538 | |
## ------------------|-----------|-----------|-----------|
## TRUE | 84 | 231 | 315 |
## | 0.168 | 0.462 | |
## ------------------|-----------|-----------|-----------|
## Column Total | 500 | 500 | 1000 |
## | 0.500 | 0.500 | |
## ------------------|-----------|-----------|-----------|
##
##
Ahora vemos que el modelo sólo predice con precisión menos de la mitad de los ataques cardíacos que ocurrieron cuando se está prediciendo a una nueva muestra. Esto nos dice que este es el nivel de predicción que podríamos esperar si se aplicara el modelo a una nueva muestra de pacientes de la misma población.