R语言交叉验证建模：获取预测值平均与标准差

"R语言建模并使用交叉验证是机器学习中常见的模型评估方法，它有助于避免过拟合，提高模型泛化能力。在R语言中，通过将数据集分割成多个子集（fold），每次用一部分数据作为验证集，其余部分作为训练集，反复进行100次这样的过程。在本例中，我们看到代码片段展示了如何在循环中应用支持向量机（SVM）模型，并计算每个样本点的预测值平均值和标准差。 首先，我们需要创建两个空列表`train_pred_all`和`test_pred_all`来存储每个样本在100次交叉验证中的预测值，以及两个列表`train_pred_sd`和`test_pred_sd`来存储对应的预测值标准差。接着，通过`for`循环遍历100次，每次将`folds[[i]]`作为训练集，其余数据作为验证集。在这里，`bb`可能是数据框，而`folds`是一个分割数据的列表，可能是使用`cvpartition`函数创建的交叉验证折叠。 在循环内部，我们训练一个径向基函数（radial basis function, RBF）核的支持向量机模型，然后使用`predict`函数对训练集和验证集进行预测，将结果分别存储在`train_pred_all`和`test_pred_all`对应的子列表中。同时，计算每个样本的预测值标准差，存储在`train_pred_sd`和`test_pred_sd`中。 最后，使用`sapply`函数分别对`train_pred_all`和`test_pred_all`的列表进行平均值计算，得到每个样本的100次预测值的平均值，存储在`train_pred_mean`和`test_pred_mean`中；同样地，对`train_pred_sd`和`test_pred_sd`计算标准差，得到存储在`train_pred_sd`和`test_pred_sd`中的结果。 这个过程不仅帮助我们评估模型的性能，还可以提供每个样本预测的稳定性和不确定性，标准差可以反映预测值的波动程度。通过这些统计量，我们可以分析模型在不同子集上的表现，进一步优化模型参数或选择更适合的数据预处理方法。"