5、数据分析中的模型验证、参数调整与交互项应用

数据分析中的模型验证、参数调整与交互项应用

1. 交叉验证

1.1 数据划分

在R语言中，可使用以下代码进行数据划分，得到训练集和验证集：

trainidxs <- sample(1:n, ntrain, replace = FALSE)
list(train = data[trainidxs, ],
     valid = data[-trainidxs, ])

这里的 - 在数组索引中用于排除元素，例如：

x <- c(5, 12, 13)
x[-2]

输出结果为 [1] 5 13 ，通过 -trainidxs 可得到验证集数据。

1.2 线性模型的交叉验证

1.2.1 代码实现

xvallm <- function(data, ycol, predvars, p, meanabs = TRUE) {
  tmp <- xvalpart(data, p)
  train <- tmp$train
  valid <- tmp$valid

  trainy <- train[, ycol]
  trainpreds <- train[, predvars]

  trainpreds <- as.matrix(tr