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【求助】留一法交互验证如何做?
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[交流]
【求助】留一法交互验证如何做?
请问模型的预测中,留一法交互验证能够用什么软件实现?最好有详细操作步骤,谢谢啦!
也就是计算Rcv
MATLAB之类的好像可以算,但是具体怎么做不太清楚,求指教
[
Last edited by mingdong on 2011-1-15 at 21:40
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2011-01-14 10:38:08
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luoqiquan(金币+1):thanks 2011-01-14 20:20:11
evenleesm1316(金币+5): 2011-01-16 22:26:10
前面我好象贴过一个 R 语言的用 CV 来对线性回归模型进行检验的程序,呵呵……
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2楼
2011-01-14 11:01:18
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引用回帖:
Originally posted by
snoopyzhao
at 2011-01-14 11:01:18:
前面我好象贴过一个 R 语言的用 CV 来对线性回归模型进行检验的程序,呵呵……
请具体请教是啥子软件啊?可以把帖子的链接给下不?我没有找到
[
Last edited by evenleesm1316 on 2011-1-16 at 22:35
]
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3楼
2011-01-16 22:26:34
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evenleesm1316(金币+5): 谢谢!是不是这个专业的,还是不太懂你这个程序应该在哪个软件里面运行,请指教得白话一点好不? 2011-01-17 10:21:32
mingdong(金币+5): 感谢交流! 2011-01-17 22:52:06
引用回帖:
Originally posted by
evenleesm1316
at 2011-01-16 22:26:34:
请具体请教是啥子软件啊?可以把帖子的链接给下不?我没有找到
[
Last edited by evenleesm1316 on 2011-1-16 at 22:35
]
找不到了,再贴一遍吧。该程序不具有通用性(只能用于 R 下的线性回归的交叉验证),但它的确实现了最常见(经典)的交叉验证的算法,呵呵,要改到其它方法或语言中也是很容易的一件事情。
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))
}
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4楼
2011-01-16 23:27:42
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mingdong(金币+5): 感谢交流! 2011-01-17 22:51:54
引用回帖:
谢谢!是不是这个专业的,还是不太懂你这个程序应该在哪个软件里面运行,请指教得白话一点好不?
上面这个程序是在 R (
http://www.r-project.org)
中运行的。
我想说的是,不管能不能运行,但主要的思想在这个程序中还是体现出来了。知道了怎么留,怎么去,用自己熟悉的语言编一个不困难的……
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6楼
2011-01-17 11:00:27
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cross-validation method?可以确定的是matlab有命令可以直接用,不过忘了怎么用,不然自己编个吧,也不难,就是麻烦点
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7楼
2011-01-20 12:10:02
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