在R语言中执行交叉验证以评估模型性能

程序设计创梦引领者

于 2023-08-26 00:16:13 发布

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文章标签： r语言开发语言 R语言

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本文介绍了在R语言中如何使用` caret `和` tidymodels `包进行交叉验证来评估机器学习模型的性能。通过示例展示了如何设置交叉验证参数、训练模型并输出性能指标，帮助读者理解在实际操作中的应用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

在R语言中执行交叉验证以评估模型性能

交叉验证是一种常用的评估机器学习模型性能的方法。它通过将数据集划分为训练集和测试集，并多次重复这个过程，以获得更稳健的性能评估结果。在R语言中，我们可以使用一些包来执行交叉验证，例如caret和tidymodels。

下面将介绍如何使用这两个包在R中执行交叉验证，并提供相应的源代码。

使用caret包执行交叉验证：

# 安装并加载`caret`包
install.packages("caret")
library(caret)

# 创建数据集
data <- iris

# 设置交叉验证参数
control <- trainControl(method = "cv",   # 选择交叉验证方法
                        number = 5)      # 设置交叉验证的折数

# 在交叉验证下训练模型
model <- train(Species ~ .,              # 设置模型公式
               data = data,               # 设置数据集
               trControl = control)       # 设置交叉验证参数

# 输出交叉验证的结果
print(model)

在上述代码中ÿ

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