R语言计算贝叶斯模型的交叉验证误差和训练误差的代码

以下是使用R语言计算贝叶斯模型的交叉验证误差和训练误差的示例代码：

# 加载所需的包
library(mlr)
library(mlrMBO)
library(mlrCPO)
library(ParamHelpers)
library(ggplot2)
library(MASS)

# 加载数据集
data(iris)

# 创建贝叶斯模型
bayes_model <- makeLearner("classif.bayes", predict.type = "prob")

# 定义参数空间
param_space <- makeParamSet(
  makeIntegerParam("method", lower = 1, upper = 2),
  makeNumericParam("threshold", lower = 0, upper = 1)
)

# 定义交叉验证和训练误差的评估指标
cv_error <- makeLearnerMeasure("classif.ce", predict.type = "prob")
train_error <- makeLearnerMeasure("classif.ce", predict.type = "prob")

# 进行交叉验证
cv <- makeResampleDesc("CV", iters = 5, stratify = TRUE)
cv_result <- resample(bayes_model, iris, resampling = cv, measures = cv_error)

# 计算交叉验证误差
cv_error <- mean(cv_result$measures[[1]])

# 计算训练误差
train_error <- train(bayes_model, iris, measures = train_error)$measures[[1]]

# 输出结果
print(paste0("交叉验证误差: ", cv_error))
print(paste0("训练误差: ", train_error))

上述代码中，我们使用了 mlr 包来创建贝叶斯模型，并使用 mlrMBO 包中的 makeParamSet 函数定义了参数空间。接着，我们使用 makeLearnerMeasure 函数定义了交叉验证和训练误差的评估指标，然后使用 resample 函数进行交叉验证，并使用 train 函数计算训练误差。最后，我们输出了交叉验证误差和训练误差的结果。