R语言 一折交叉验证

在R语言中，一折交叉验证（Holdout Cross-validation，也称为简单划分法）是一种常见的评估机器学习模型性能的方法。它将数据集分为两部分：训练集（大约90%的数据）和测试集（剩余约10%的数据）。步骤如下：

1. **数据划分**：首先，原始数据被随机分割成两个互斥的部分，通常比例为80%的数据用于训练模型，剩下的20%作为测试数据。

2. **模型训练**：使用训练集数据训练模型，选择和调整参数。

3. **模型评估**：使用测试集数据评估模型的性能，比如计算预测精度、误差率、AUC-ROC等指标。

4. **重复过程**：由于数据划分是独立的，这个过程可能会重复多次，每次选取不同的测试集，然后计算平均性能指标，以减少随机性的影响。

在R中，可以使用`caret`或`mlr`等库来简化这一过程。例如，用`trainControl()`函数定义交叉验证配置：

library(caret)
control <- trainControl(method = "cv", number = 10)  # 10- train(model_formula, data, method = "rf", trControl = control)

在这里，`number`参数设置了折叠次数，即10折交叉验证。`train`函数会自动进行交叉验证并返回最佳模型。