查看模型在每个交叉验证的每一折fold上的AUC指标（R语言实现）

最新推荐文章于 2025-11-12 16:20:22 发布

PixelLogic

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文章标签： r语言开发语言 R语言

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本文介绍了如何使用R语言查看模型在10折交叉验证中每一折的AUC指标。通过计算每个fold的AUC，可以评估模型性能的一致性和是否存在过拟合。示例代码中，首先加载了相关包，然后创建数据集并应用逻辑回归模型，接着进行交叉验证，计算并打印每个fold的AUC值。

查看模型在每个交叉验证的每一折fold上的AUC指标（R语言实现）

在机器学习中，我们经常使用交叉验证来评估模型的性能。除了评估整体性能外，了解模型在每个交叉验证的每一折中的表现也是很有意义的。本文将介绍如何使用R语言来查看模型在每个交叉验证的每一折fold上的AUC指标。

假设我们已经利用训练数据构建了一个分类模型，并使用10折交叉验证对该模型进行评估。下面是一个展示交叉验证过程的例子：

library(pROC)

# 创建一个包含输入特征和目标变量的数据集
data <- iris
data$Species <- ifelse(data$Species == "setosa", 1, 0)

# 定义模型函数（这里使用逻辑回归）
model <- function(train, test) {
  glm(Species ~ ., data = train, family = "binomial")
}

# 进行10折交叉验证
set.seed(123)
folds <- createFolds(data$Species, k = 10)

auc_results <- vector("numeric", length(folds))

for (i in 1:length(folds)) {
  train <- data[-folds[[i]], ]
  test <- data[folds[[i]], ]

  # 拟合模型
  fitted_model <- model(train, test)

  # 计算AUC
  preds <- predict(fitted_model, te

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