For a vector of training labels, we return a list of cross-validation folds,
where each fold has the indices of the observations to leave out in the fold.
In terms of classification error rate estimation, one can think of a fold as a
the observations to hold out as a test sample set. Either the hold_out
size or the number of folds, num_folds, can be specified. The number
of folds defaults to 10, but if the hold_out size is specified, then
num_folds is ignored.
cv_partition(y, num_folds = 10, hold_out = NULL, seed = NULL)
| y | a vector of class labels |
|---|---|
| num_folds | the number of cross-validation folds. Ignored if
|
| hold_out | the hold-out size for cross-validation. See Details. |
| seed | optional random number seed for splitting the data for cross-validation |
list the indices of the training and test observations for each fold.
We partition the vector y based on its length, which we treat as the
sample size, 'n'. If an object other than a vector is used in y, its
length can yield unexpected results. For example, the output of
length(diag(3)) is 9.
# The following three calls to `cv_partition` yield the same partitions. set.seed(42) cv_partition(iris$Species)#> $Fold1 #> $Fold1$training #> [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 15 16 17 19 20 #> [19] 21 22 23 24 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 #> [37] 41 42 43 44 45 46 47 48 50 51 53 54 55 56 57 58 59 60 #> [55] 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 73 74 75 76 79 80 81 #> [73] 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 #> [91] 101 102 103 104 105 106 108 110 111 112 113 114 115 117 118 119 120 121 #> [109] 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 #> [127] 140 141 143 144 146 147 148 149 150 #> #> $Fold1$test #> [1] 49 100 109 142 18 145 40 107 77 72 14 25 116 52 78 #> #> #> $Fold2 #> $Fold2$training #> [1] 1 2 3 4 6 7 8 9 10 11 12 14 15 16 17 18 19 20 #> [19] 21 22 23 24 25 27 28 29 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 #> [37] 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 #> [55] 60 61 62 63 64 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 #> [73] 80 81 82 83 84 85 86 87 88 90 91 92 94 95 96 97 98 99 #> [91] 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 #> [109] 118 119 120 121 122 123 124 125 126 128 131 133 134 136 137 138 139 140 #> [127] 141 142 143 144 145 146 147 149 150 #> #> $Fold2$test #> [1] 65 89 5 30 130 26 129 93 13 135 132 66 127 148 59 #> #> #> $Fold3 #> $Fold3$training #> [1] 1 2 3 4 5 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 20 #> [19] 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 34 35 36 37 38 39 #> [37] 40 41 42 44 45 46 47 48 49 50 51 52 54 55 56 57 58 59 #> [55] 60 62 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 75 76 77 78 79 80 #> [73] 81 82 83 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 #> [91] 100 101 102 103 104 105 107 108 109 111 112 113 114 115 116 117 119 121 #> [109] 122 123 124 125 127 128 129 130 131 132 134 135 136 137 138 139 140 141 #> [127] 142 143 144 145 146 147 148 149 150 #> #> $Fold3$test #> [1] 74 110 84 43 126 6 33 120 53 118 61 63 133 19 106 #> #> #> $Fold4 #> $Fold4$training #> [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 12 13 14 16 17 18 19 21 #> [19] 22 23 24 25 26 27 29 30 31 32 33 35 36 37 38 39 40 41 #> [37] 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 55 56 57 58 59 60 #> [55] 61 62 63 64 65 66 67 68 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 #> [73] 80 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 #> [91] 99 100 101 102 103 104 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 #> [109] 118 119 120 121 122 123 124 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 #> [127] 139 141 142 143 144 145 147 148 150 #> #> $Fold4$test #> [1] 146 20 34 15 69 105 140 138 54 149 81 125 137 11 28 #> #> #> $Fold5 #> $Fold5$training #> [1] 1 3 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 #> [19] 21 23 24 25 26 27 28 29 30 31 33 34 35 36 37 38 39 40 #> [37] 41 42 43 44 45 46 47 49 50 52 53 54 55 56 57 58 59 60 #> [55] 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 74 75 76 77 78 79 #> [73] 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 93 94 95 96 97 98 99 #> [91] 100 102 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 115 116 118 119 120 121 #> [109] 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 #> [127] 141 142 143 144 145 146 148 149 150 #> #> $Fold5$test #> [1] 122 114 92 22 4 2 73 80 32 48 103 147 117 51 101 #> #> #> $Fold6 #> $Fold6$training #> [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 #> [19] 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 30 31 32 33 34 35 36 38 #> [37] 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 56 57 #> [55] 58 59 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 #> [73] 77 78 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 #> [91] 96 97 99 100 101 102 103 105 106 107 109 110 113 114 115 116 117 118 #> [109] 119 120 121 122 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 137 138 139 #> [127] 140 141 142 144 145 146 147 148 149 #> #> $Fold6$test #> [1] 150 111 104 123 98 124 29 55 60 136 108 143 79 37 112 #> #> #> $Fold7 #> $Fold7$training #> [1] 1 2 4 5 6 7 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 #> [19] 22 23 24 25 26 27 28 29 30 32 33 34 35 36 37 38 39 40 #> [37] 41 42 43 44 45 47 48 49 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 #> [55] 61 62 63 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 77 78 79 80 #> [73] 81 82 83 84 86 87 88 89 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 #> [91] 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 #> [109] 120 121 122 123 124 125 126 127 129 130 132 133 135 136 137 138 139 140 #> [127] 142 143 144 145 146 147 148 149 150 #> #> $Fold7$test #> [1] 128 131 3 8 50 21 76 90 85 64 141 31 91 46 134 #> #> #> $Fold8 #> $Fold8$training #> [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 10 11 12 13 14 15 16 18 19 20 #> [19] 21 22 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 37 39 40 42 #> [37] 43 44 45 46 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 59 60 61 63 #> [55] 64 65 66 67 68 69 71 72 73 74 76 77 78 79 80 81 82 83 #> [73] 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 95 97 98 100 101 102 103 104 #> [91] 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 120 121 122 123 #> [109] 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 #> [127] 142 143 144 145 146 147 148 149 150 #> #> $Fold8$test #> [1] 47 41 58 36 99 96 9 94 17 38 62 119 23 70 75 #> #> #> $Fold9 #> $Fold9$training #> [1] 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 13 14 15 16 17 18 19 20 #> [19] 21 22 23 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 36 37 38 40 41 #> [37] 42 43 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 58 59 60 61 62 #> [55] 63 64 65 66 67 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 #> [73] 82 83 84 85 86 87 89 90 91 92 93 94 96 98 99 100 101 103 #> [91] 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 116 117 118 119 120 121 122 #> [109] 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 140 141 #> [127] 142 143 144 145 146 147 148 149 150 #> #> $Fold9$test #> [1] 24 139 97 68 88 115 35 57 44 1 102 39 12 45 95 #> #> #> $Fold10 #> $Fold10$training #> [1] 1 2 3 4 5 6 8 9 11 12 13 14 15 17 18 19 20 21 #> [19] 22 23 24 25 26 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 #> [37] 41 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 57 58 59 60 #> [55] 61 62 63 64 65 66 68 69 70 72 73 74 75 76 77 78 79 80 #> [73] 81 84 85 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 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