插入符号：组合createResample和groupKFold

我想使用插入符号进行自定义采样。我的规格如下： 我每天观察1次，我的分组因子是月份（12个值）；因此，在第一步中，我在11个月的训练（11*30分）和1个测试（30分）中创建了12个重采样。这样我总共得到12个重采样

但这对我来说还不够，我想通过添加每个分区的训练点的自举，使它更复杂一些。因此，在重采样01中，我将使用这330个点的几个自举重采样，而不是11*30个点。 所以最后，我想要很多重采样，但其中一个月从未在训练集中

如何在调用

列车

时指定此项？ 我尝试的是：

library(caret)
x = rep(1:12, each=30)
folds = groupKFold(x, k=12)
folds2 = lapply(folds, createResample, times=10)

但这是错误的，因为1/我得到一个嵌套列表，2/初始索引在第二步丢失。

---

感谢您的帮助（如果您认为这是XY pb，请毫不犹豫地告诉我）

我相信这将解决您的问题

library(caret)
x <- rep(1:12, each = 30)
folds <- groupKFold(x, k = 12)

将嵌套列表转换为一维列表-这解决了嵌套列表问题

folds2 <- unlist(folds2 , recursive = FALSE, use.names = TRUE)

---

我最初建议

purrr:：map\u df（折叠，创建重采样，时间=10，.id=“id”）

，但这在

caret:：trainControl（）

@Phil不可行。谢谢你的帮助。无论如何，我很高兴发现这个

map

功能谢谢你的回答@missue。你完全正确，我真的只想在测试集中有第12个月。顺便说一下，

setdiff

的使用很好。如果我做对了，插入符号中没有内置函数来实现我想要的功能。我很乐意提供帮助。我不确定是否有内置插入符号功能，据我所知，该功能不是内置的，但您可能需要检查

createTimeSlices

和

trainControl（method=“timeslice”…

在我看来，它们似乎能够形成集合，因此只能预测未来数据，我从未进行过认真的ts分析，因此我在这方面的知识不足。此外，从我所看到的情况来看，您的示例并不严格属于ts分析，因为您也想根据以后的观察预测以前的时间。您是在测试我不在时间序列框架中，这里也不使用特定于时间序列的模型。

folds2 <- unlist(folds2 , recursive = FALSE, use.names = TRUE)

df <- data.frame(y = rnorm(360), x = rnorm(360))

lm_formula <- train(
  y ~ ., df,
  method = "lm",
  trControl = trainControl(method = "boot" , index = folds2)
)

folds_out <- lapply(folds, function(x) setdiff(1:360, x))
folds_out <- rep(folds_out, each = 10)
names(folds_out) <- names(folds2)

lm_formula <- train(
  y ~ ., df,
  method = "lm",
  trControl = trainControl(method = "boot" , index = folds2, indexOut = folds_out)
)