7、重采样技术：交叉验证与自助法详解

重采样技术：交叉验证与自助法详解

在数据分析和机器学习领域，重采样技术是评估模型性能和稳定性的重要手段。本文将详细介绍交叉验证（Cross-Validation）和自助法（Bootstrapping）这两种重采样技术，包括它们的原理、实现方法以及实际应用。

1. 交叉验证

交叉验证是一种常用的模型评估方法，通过将数据集划分为多个子集，轮流使用不同的子集作为测试集，其余子集作为训练集，从而更全面地评估模型的性能。

1.1 K近邻算法的交叉验证

在K近邻（K-Nearest Neighbor，KNN）算法中，我们可以使用交叉验证来选择合适的K值。以下是一个使用十折交叉验证评估KNN算法错误率的示例代码：

for(k in 1:10){
  top.seq=1+seq(0,135,15); S=0
  for(top in top.seq){
    index= top:(top+14); knn.ans=knn(df[-index,1:4],df[index,1:4],df[-index,5],k=k)
    ans= df[index,5]; S=S+sum(knn.ans!=ans)
  }
  S=S/n; U=c(U,k);V=c(V,S)
}
plot(0,0,type="n", xlab="k", ylab="Error Rate", xlim=c(1,10),ylim=c(0,0.1),
     main="Evaluation of Error Rate via CV")
lines(U,V,col="red")

上述代码的执行步