r语言logistic regression交叉验证

好的，关于R语言中的logistic regression交叉验证，你可以使用glm函数进行建模，并使用caret包中的train函数进行交叉验证。具体步骤如下：

1. 准备数据集，将数据集分为训练集和测试集。
2. 使用glm函数建立logistic regression模型。
3. 使用trainControl函数设置交叉验证参数，如交叉验证的次数、重复次数等。
4. 使用train函数进行交叉验证，得到模型的性能指标。

下面是一个示例代码：

library(caret)
data(iris)

# 将数据集分为训练集和测试集
set.seed(123)
trainIndex <- createDataPartition(iris$Species, p = 0.8, list = FALSE)
trainData <- iris[trainIndex, ]
testData <- iris[-trainIndex, ]

# 建立logistic regression模型
model <- glm(Species ~ ., data = trainData, family = "binomial")

# 设置交叉验证参数
ctrl <- trainControl(method = "repeatedcv", number = 10, repeats = 3)

# 进行交叉验证
result <- train(Species ~ ., data = trainData, method = "glm", trControl = ctrl, metric = "Accuracy")

# 输出模型的性能指标
print(result)