R语言calibration函数

R语言中，calibration函数是用来评估模型的预测准确性的函数。它可以计算出模型的预测值与实际值之间的差异，并绘制出一个校准曲线来表示模型的预测准确性。

以下是calibration函数的语法：

calibration(fit, data, pred.name, resp.name, method)

其中，参数说明如下：

- fit：需要评估的模型（例如，线性回归模型）。
- data：用于评估模型的数据集。
- pred.name：预测变量的名称。
- resp.name：响应变量的名称。
- method：用于计算校准曲线的方法。可以是“loess”、“glm”、“spline”或“none”。

例如，以下是一个使用calibration函数进行模型校准的例子：

#加载MASS库
library(MASS)

#读取数据
data(Boston)

#拟合线性回归模型
mod <- lm(medv ~ ., data = Boston)

#使用calibration函数进行模型校准
calibration(mod, Boston, "medv", "medv", "loess")

在这个例子中，我们使用了MASS库中的Boston数据集，并使用线性回归模型来拟合数据。然后，我们使用calibration函数来评估模型的预测准确性，并绘制出一个校准曲线。在这个例子中，我们选择了“loess”方法来计算校准曲线。