r语言非线性交叉验证代码

以下是一个基于R语言的非线性交叉验证代码示例：

library(caret)
library(e1071)

# 加载数据
data(iris)

# 创建非线性SVM模型
svm_model <- train(Species ~ ., data = iris, method = "svmRadial", 
                   trControl = trainControl(method = "LOOCV"), tuneLength = 10)

# 输出模型交叉验证的准确率
print(svm_model)

# 交叉验证结果可视化
plot(svm_model)

在上述代码中，我们使用了`caret`和`e1071`两个R包。首先，我们加载了一个经典的样本数据集`iris`。然后，我们使用`train`函数创建了一个非线性SVM模型，该模型使用径向基函数（Radial Basis Function）来处理非线性分类问题。`trControl`参数用于指定交叉验证方法，这里我们使用了LOOCV（Leave-One-Out Cross-Validation）方法。`tuneLength`参数用于指定模型参数调优的迭代次数。

最后，我们输出了交叉验证结果的准确率，并可视化了交叉验证结果。

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# 首先，加载必要的库
library(e1071)

# 假设你的数据集是一个data.frame
data <- data.frame(x = your_data_x_column, y = your_data_y_column)

# 将数据分为训练集和测试集（这里不需要了，因为我们将在每个样本上做一次训练）
# train_idx <- sample(1:nrow(data), nrow(data) - 1)
# train_data <- data[train_idx,]
# test_data <- data[-train_idx,]

# 定义SVM回归模型
svm_model <- svm(y ~ x, data = data, kernel = "radial") # 使用径向基核，可根据需要调整

# 使用留一法交叉验证计算预测误差
cv_errors <- rep(NA, nrow(data))
for (i in seq_len(nrow(data))) {
  # 留出第i个样本作为测试数据
  test_data <- data[-i, ]
  train_data <- data[i, ]

  # 训练模型
  fit <- svm(y ~ x, data = train_data, kernel = "radial")

  # 预测留出样本并记录误差
  pred_i <- predict(fit, newdata = test_data)$pred
  cv_errors[i] <- mean((test_data$y - pred_i)^2)
}

# 平均交叉验证误差即为最终模型的泛化误差估计
mean_cv_error <- mean(cv_errors)

# 结果展示
cat("Mean cross-validation error:", mean_cv_error, "\n")

在这个例子中，`kernel="radial"`表示我们使用的是径向基函数(RBF)内核，如果你的数据适合其他类型的内核（如多项式、sigmoid等），只需将"radial"替换为相应的内核名称。