使用bagging回归模型进行10折交叉验证

Bagging（Bootstrap aggregating）是一种集成学习方法，它通过对训练集进行自助采样（bootstrap）来生成多个子训练集，然后分别训练多个基学习器，并将它们的结果进行平均或投票来得到最终预测结果。在R语言中，可以使用bagging函数来构建基于决策树的bagging模型，并进行10折交叉验证，具体步骤如下：

1. 首先，加载所需的包和数据集：

library(ipred)
data(Boston)

2. 对数据集进行自助采样，生成多个子训练集：

set.seed(123)
boot_samples <- bagging(1:nrow(Boston), nbag=25)

这里设置了nbag=25，表示生成25个子训练集。

3. 使用bagging函数构建回归模型：

bagged_model <- bagging(medv ~ ., data=Boston, nbagg=25)

这里使用medv作为因变量，使用数据集Boston来训练回归模型，并生成25个基学习器。

4. 使用bagged_model对测试集进行预测，并计算均方误差（MSE）：

set.seed(123)
cv_results <- bagging.cv(medv ~ ., data=Boston, nbagg=25, k=10, 
                         keep.fitted=FALSE, verbose=TRUE)
mse <- mean(cv_results$err)

这里使用了bagging.cv函数进行10折交叉验证，并计算了均方误差。其中，keep.fitted=FALSE表示不保存每个子训练集对应的模型拟合结果，verbose=TRUE表示输出交叉验证的详细信息。

需要注意的是，这里使用了Boston数据集进行演示，如果要使用其他数据集，需要根据具体情况进行调整。