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。

相关问题

r语言5折交叉验证代码

R语言中实现5折交叉验证的代码如下：

# 载入需要的包
library(caret)

# 读取数据
data <- read.csv("data.csv")

# 创建控制参数
control <- trainControl(method = "cv",   # 使用交叉验证进行模型评估
                        number = 5)      # 5折交叉验证

# 定义模型
model <- train(Target_variable ~ .,    # 设定自变量和因变量
               data = data,            # 使用的数据
               method = "lm",          # 线性回归模型
               trControl = control)    # 使用的控制参数

# 输出结果
print(model)

上述代码中，首先通过`library(caret)`调用了`caret`包，这是一个用来进行机器学习的R包。然后通过`read.csv()`函数读取了需要进行交叉验证的数据，并将其存储在`data`变量中。接着，使用`trainControl()`函数创建了一个控制参数对象`control`，其中`method = "cv"`表示使用交叉验证进行模型评估，`number = 5`表示进行5折交叉验证。然后，通过`train()`函数来定义模型，并将其存储在`model`变量中，其中`Target_variable ~ .`指定了因变量和自变量的关系，`data = data`指定了使用的数据，`method = "lm"`表示使用线性回归模型，`trControl = control`表示使用之前创建的控制参数。最后，通过`print()`函数输出了模型的结果。

以上就是使用R语言进行5折交叉验证的简单示例代码。请根据实际需求对代码进行相应的调整和完善。

R语言关于分布滞后非线性模型代码

以下是R语言中关于分布滞后非线性模型的代码示例：

# 加载所需的包
library(DLNM)

# 读取数据
data("nino")

# 构建基础函数
basis.temp <- crossbasis(nino$temp, lag = 20, argvar = list(k = 5), season = "harmonic", season.arg = list(2, 12))

# 构建模型
model <- gam(nino$y ~ basis.temp + s(nino$time, bs = "cr", k = 100), data = nino)

# 模型预测
pred <- predict(model, type = "response")

# 输出结果
summary(model)
plot(nino$time, nino$y, type = "l", xlab = "Time", ylab = "Response")
lines(nino$time, pred, col = "red")

上述代码中，我们首先加载了DLNM包，然后读取了nino数据集。接着，我们使用crossbasis函数构建了基础函数，其中包括了温度的滞后效应。然后，我们使用gam函数构建了分布滞后非线性模型，并使用predict函数对模型进行预测。最后，我们使用summary函数输出了模型的摘要信息，并使用plot函数将原始数据和预测结果可视化。