R语言里怎么做十折交叉验证

Posted

tags:

篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了R语言里怎么做十折交叉验证相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

英文名叫做10-fold cross-validation，用来测试算法准确性。
是常用的测试方法。将数据集分成十分，轮流将其中9份作为训练数据，1份作为测试数据，进行试验。每次试验都会得出相应的正确率（或差错率）。 10次的结果的正确率（或差错率）的平均值。 参考技术A 可以使用 caret 包
library("caret")
这里有个不错的例子。
http://blog.csdn.net/q383700092/article/details/52174929

R语言构建xgboost模型：xgb.cv函数交叉验证确定模型的最优子树个数（可视化交叉验证对数损失函数与xgboost模型子树个数的关系）交叉验证获取最优子树之后构建最优xgboost模型

R语言构建xgboost模型：xgb.cv函数交叉验证确定模型的最优子树个数（可视化交叉验证对数损失函数与xgboost模型子树个数的关系）、交叉验证获取最优子树之后构建最优xgboost模型

目录

以上是关于R语言里怎么做十折交叉验证的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章

KNN分类器(十折交叉验证)

R语言做决策树交叉验证时，注册并加载完caret安装包，调用trainControl函数失败怎么办

R语言randomForest包做回归预测需要交叉验证么

5、LASSO模型选择：交叉验证-AIC-BIC

使用交叉验证对鸢尾花分类模型进行调参(超参数)

R语言构建xgboost模型：xgb.cv函数交叉验证确定模型的最优子树个数（可视化交叉验证对数损失函数与xgboost模型子树个数的关系）交叉验证获取最优子树之后构建最优xgboost模型