使用R交叉验证模型性能,用来确定是否需要继续剔除异常点。
时间: 2023-12-10 08:36:56 浏览: 31
交叉验证是一种评估模型性能的方法,可以通过将数据集分成几个子集来进行。在每个子集中,我们将一个子集作为测试集,其余子集作为训练集,然后使用训练集训练模型并在测试集上评估模型性能。重复此过程,直到每个子集都被用作测试集。最后,我们可以计算每个测试集上的模型性能的平均值和标准差。
使用R进行交叉验证可以使用`caret`包,其中`trainControl()`函数可以设置交叉验证的参数。例如,以下代码使用10倍交叉验证对线性回归模型进行评估:
```
library(caret)
data(mtcars)
lmFit <- train(mpg ~ ., data = mtcars, method = "lm",
trControl = trainControl(method = "cv", number = 10))
```
如果我们想确定是否需要继续剔除异常点,我们可以首先使用所有数据训练模型,然后使用交叉验证评估模型性能。接下来,我们可以剔除异常点并再次使用交叉验证评估模型性能。最后,我们可以比较两个模型的性能来确定是否需要继续剔除异常点。
以下是一个示例代码,其中使用10倍交叉验证评估线性回归模型的性能,并比较了所有数据和剔除了异常点后的模型性能:
```
library(caret)
data(mtcars)
# evaluate model performance with all data
lmFit_all <- train(mpg ~ ., data = mtcars, method = "lm",
trControl = trainControl(method = "cv", number = 10))
# evaluate model performance without outliers
mtcars_clean <- mtcars[!rownames(mtcars) %in% c("Maserati Bora", "Volvo 142E"), ]
lmFit_clean <- train(mpg ~ ., data = mtcars_clean, method = "lm",
trControl = trainControl(method = "cv", number = 10))
# compare model performance
summary(lmFit_all)
summary(lmFit_clean)
```
在上面的示例中,我们使用`mtcars`数据集,并从中删除了两个异常点(Maserati Bora和Volvo 142E)。通过比较两个模型的性能,我们可以确定是否需要继续剔除异常点。