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北京石油化工学院2026年研究生招生接收调剂公告
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songbin7957

木虫 (小有名气)

[交流] 【求助】逐一法交叉验证相关系数 已有1人参与

各位大侠,我再回归得到参数方程之后,为验证方程的稳定性,需要求一下交叉验证相关系数,该怎么求,请帮帮忙,先谢谢了
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互相学习,共同进步
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vltava

木虫 (小有名气)


小木虫(金币+0.5):给个红包,谢谢回帖
引用回帖:
3楼: Originally posted by snoopyzhao at 2010-11-05 20:09:14:
贴一个我用 R 语言写的 LOO-LGO CV 的程序,应该能够看得懂,至于其它语言如何实现,我就无能为力了……

[code]
lmcv <- function(obj, ng = NULL, random = FALSE) {
#
# The Leave-One-Out (LOO) and/ ...

楼主回的这个帖是说算RMSEC和RMSECV的吗?
人生本来就有很多事是徒劳无功的
5楼2011-11-07 19:29:43
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djl2008d

木虫 (文坛精英)


luoqiquan(金币+1):thank you 2010-11-05 20:30:15
用一个软件:Tsar可以计算出来,我也是一直没找到这个软件,问了好多人都没问到,后来就不做了
一定要坚持,坚持就是胜利
2楼2010-11-05 10:26:04
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snoopyzhao

至尊木虫 (职业作家)

★ ★ ★ ★ ★
luoqiquan(金币+5, 计算强帖+1):thank you very much 2010-11-05 20:30:43
贴一个我用 R 语言写的 LOO-LGO CV 的程序,应该能够看得懂,至于其它语言如何实现,我就无能为力了……
CODE:
lmcv <- function(obj, ng = NULL, random = FALSE) {
#
# The Leave-One-Out (LOO) and/or Leave-Group-Out (LGO) Cross-Validation in R for (Multiple) Linear Regression.
#
# Input:
#   obj: the model of MLR
#   ng: number of group, if missing, do LOO
#   random: logical, if TRUE, do random CV
#
# Output:
#   q.squared: cross-validation relation coefficient.
#   SDEP: Standard Deviation of Error of Predictions
#   newsq: variance in Y explained only for LOO CV
#
# Usage:
#   loo <- cv.lm(obj)
#   lgo <- cv.lm(obj, ng = 5)
#
    data <- data.frame(y = obj$model[,1], x = obj$model[, -1])
    col.names <- colnames(data)
    N <- nrow(data)
    if (random == TRUE) data <- data[sample(1:N),]
    if (missing(ng)) ng <- N # LOO CV
    ytest <- numeric(N)
    ypred <- numeric(N)
    newrsq <- numeric(ng)
    g <- N %/% ng
    for (i in 1:ng) {
        if (g == 1) {
            index <- i
        }
        else {
            index <- c(i, ng * seq(1, (g - 1)) + i)
            if (N %% ng != 0 & i <= N %% ng) index <- c(index, (g * ng + i))
        }
        ytest[index] <- data[index,1]
        newtrain <- data[-index, ]
        xtest <- data.frame(x = data[index, -1])
        colnames(xtest) <- col.names[-1]
        newfm <- lm(y ~., data = newtrain)
        newrsq[i] <- summary(newfm)$r.squared
        ypred[index] <- predict(newfm, xtest)
    }
    q.squared <- 1 - sum((ytest - ypred)^2) / sum((ytest - mean(ytest))^2)
    SDEP <- sqrt(sum((ytest - ypred)^2) / N)
    return(list(q.squared = q.squared, SDEP = SDEP, newrsq = newrsq))
}

3楼2010-11-05 20:09:14
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snoopyzhao

至尊木虫 (职业作家)

这个贴子很久以前我好象回复过,不是在这里……
4楼2010-11-05 20:11:01
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