R语言 建立线性回归模型，并用bootstrap法 计算训练误差与测试误差

可以使用R语言中的boot包来进行bootstrap法计算线性回归模型的训练误差和测试误差。以下是一个示例代码：

# 导入数据集
data(mtcars)

# 定义线性回归模型
model <- lm(mpg ~ wt + cyl, data = mtcars)

# 定义函数，用于计算训练误差和测试误差
calculate_error <- function(data, index) {
  # 数据拆分
  train_data <- data[index, ]
  test_data <- data[-index, ]
  
  # 训练模型
  train_model <- lm(mpg ~ wt + cyl, data = train_data)
  
  # 计算训练误差
  train_error <- mean((train_data$mpg - predict(train_model, train_data))^2)
  
  # 计算测试误差
  test_error <- mean((test_data$mpg - predict(train_model, test_data))^2)
  
  return(c(train_error, test_error))
}

# 使用bootstrap法计算训练误差和测试误差
set.seed(123) # 设置随机种子，保证结果可复现
boot_result <- boot(mtcars, calculate_error, R = 1000)

# 输出结果
print(boot_result$t[, 1]) # 训练误差
print(boot_result$t[, 2]) # 测试误差

在上面的代码中，我们首先导入了一个数据集（mtcars），然后使用lm函数定义了一个线性回归模型。接着，我们定义了一个calculate_error函数，用于计算每个bootstrap样本的训练误差和测试误差。在函数中，我们先将数据集拆分成训练数据和测试数据，然后分别使用训练数据训练模型，并计算训练误差和测试误差。最后，我们使用boot函数进行bootstrap法计算训练误差和测试误差，其中R参数指定了bootstrap样本的数量（这里设置为1000）。最终，我们输出了训练误差和测试误差的结果。

注意，bootstrap法计算的训练误差和测试误差仅仅是估计值，其精度也需要通过各种方法进行评估。