maye799535410的博客

从csv文件中读取数据，由于样本量只有30，因此选择采用留一交叉验证方法，实验了一圈，发现一些问题在网上没有找到很好地解决办法，特记录如下，方便其他人使用。主要代码如下：使用LeaveOneOut()将数据的索引分成测试和训练两部分，注意：这里LeaveOneOut()返回的是数据的行索引，并不是数据本身，因此采用iloc方法根据索引读取到数据。from sklearn.model_selection import LeaveOneOutloo = LeaveOneOut()for tra

#读取CSV格式的文件，也可以读取XSLdata1=read.csv("C:/Users/Administrator/Desktop/11%kirng树高025.csv",header=T,na.strings=c("NA"))data1#建立线性模型h为因变量，pre.h为自变量，数据来自于data1model1<-lm(h~pre.h,data=data1)#给出模型结果...