folds=sample(1:k,nrow(College),replace = TRUE) cv.errors=matrix(NA,k,17,dimnames = list(NULL,paste(1:17)))
时间: 2023-10-30 12:07:43 浏览: 35
这两行代码是在进行k-fold交叉验证,将数据集分成k个子集,然后对每个子集进行训练和测试。其中,folds变量是一个长度为样本数的向量,每个元素表示该样本属于哪个子集。sample函数用于随机抽样,replace=TRUE表示可以重复抽样。cv.errors是一个k行、17列的矩阵,用于存储每个子集的模型在17个不同的参数下的误差。dimnames参数用于设置矩阵的行名和列名为NULL(即没有名称)。
相关问题
编写 k 折随机划分:folds_index=KfoldSplit(n_sample, k, random_state)。 输入为训练集样本数据,fold个数,以及随机种子,返回每个fold样本的index。
下面是一个可能的实现:
```python
import numpy as np
def KfoldSplit(n_sample, k, random_state=None):
if random_state is not None:
np.random.seed(random_state)
indices = np.arange(n_sample)
np.random.shuffle(indices)
fold_size = n_sample // k
folds_index = []
for i in range(k):
start, end = i * fold_size, (i + 1) * fold_size
if i == k - 1:
end = n_sample
folds_index.append(indices[start:end])
return folds_index
```
这个函数首先根据随机种子打乱样本的索引,然后根据fold数计算每个fold的大小,最后按照fold的大小划分样本的索引。注意,如果样本数不能被fold数整除,最后一个fold的大小可能会比其他fold略小。
folds<-createFolds(da1$g,k=5) folds X1<-da1[-folds$Fold1,-1]代码什么意思
这段代码是在R语言中用来进行交叉验证的操作。
首先,使用`createFolds()`函数将数据集`da1$g`分成了5个不重叠的子集,称为“折叠”(folds)。这里的`k=5`表示将数据集分成5个折叠。
然后,将第1个折叠(即`folds$Fold1`)作为测试集,剩余的4个折叠作为训练集,将训练集赋值给`X1`变量。`da1[-folds$Fold1,-1]`表示选择`da1`数据框中除了第1个折叠之外的所有行(`-folds$Fold1`),并且选择除了第1列之外的所有列(`-1`),因为第1列是目标变量。所以`X1`是一个训练集数据框,不包括第1个折叠的数据,用于训练模型。
接下来可以使用`folds$Fold2`、`folds$Fold3`、`folds$Fold4`和`folds$Fold5`分别作为测试集,重复上述过程进行交叉验证。
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