データが大規模になると、モデルの予測性能を調べるだけでもかなりの時間がかかってしまいます。そこでKsPlotの関数を使うと、データからサンプリングしながら性能をチェックし、プロットすることで、短時間で性能を可視化・評価することができます。以下のコードは100万サンプルのデータで予測性能をチェックしています。

KsPlot.R

library(KsPlot)

set.seed(1)
x1   <- rnorm(1000000)
set.seed(2)
x2   <- rnorm(1000000)
set.seed(3)
y    <- 2*x1 + x2**2 + rnorm(1000000)

X1      <- data.frame(x1 = x1, x2 = x2)
X2      <- data.frame(x1 = x1, x2 = x2, x3 = x2**2)
y       <- y

set.seed(1)
KsResult1 <- KsamplePlot(X1, y)