r语言logistic regression交叉验证

时间: 2023-11-13 16:05:43 浏览: 38
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: ```r 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) ```

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