r语言计算重抽样的测试误差

在R语言中，可以使用boot包来进行重抽样计算测试误差。下面是一个简单的示例代码：

library(boot)

# 创建一个假数据集
set.seed(123)
x <- rnorm(100)
y <- x + rnorm(100)

# 定义一个函数来计算测试误差
test_error <- function(data, indices) {
  x <- data$X[indices]
  y <- data$Y[indices]
  model <- lm(y ~ x)
  y_pred <- predict(model, newdata=data[-indices,])
  return(mean((data$Y[-indices] - y_pred)^2))
}

# 进行1000次重抽样
boot_results <- boot(data.frame(X=x, Y=y), test_error, R=1000)

# 输出测试误差的平均值和95%置信区间
mean_error <- mean(boot_results$t)
lower_ci <- quantile(boot_results$t, 0.025)
upper_ci <- quantile(boot_results$t, 0.975)
cat("Test error:", mean_error, "\n")
cat("95% CI:", lower_ci, "-", upper_ci, "\n")

在这个例子中，我们通过boot包进行了1000次重抽样，并使用lm函数拟合样本数据的线性回归模型。然后，我们使用新的数据集计算测试误差，并在最后计算平均值和95%置信区间。