如何在CVR中使用工具绘制交叉验证结果图？

我指定了一个简单的多元回归：

regression<-lm(y ~ q1 + spread + home + ff, mraf8)

并创建了一个cv类对象：

cvreg<-cvFit(regression, data = mraf8, y = mraf8$y, cost = rmspe, K = 7, R = 1, foldType = c("consecutive"))

在这两种情况下，我都会得到相同的错误：

Error: could not find function "densityplot.cv"
Error: could not find function "bwplot.cv"

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不知何故，即使安装了cvTools软件包，它也无法识别上述两个基本图形函数

将

sessionInfo（）

的结果作为问题的编辑发布。如果从绘图调用中删除

.cv

，则会得到更多信息错误（或使用

cvTools:：densityplot.cv

查看错误）：重复的cv绘图，因此使用R>1似乎是明智的（看起来您还需要更改foldType，使其成为随机的，否则重复将是相同的？？）42.我周一回来工作时会尝试一下。你能告诉我这将实现什么吗？用户20650。谢谢你的投入。我会在回来工作时跟进你的建议。但是，即使我有R=1，fold Type=continuoused，我仍然会从样本中得到49个不同的观察结果。而且，我应该得到一个相关的rmspe.Ma从主题上讲，这应该是可行的。这与计算模型学习样本的rmse没有什么不同。我已经尝试了您建议的方法，包括使用R>1重复CV，还将折叠类型从“连续”更改为“随机”。但是，我仍然得到了完全相同的错误集。我使用了{cvTools:：：densityplot.CV}这建议做R>1。否则，我仍然无法生成任何图形。

densityplot.cv(cvreg, mraf8, subset = NULL, select = NULL)
bwplot.cv(cvreg, mraf8, subset = NULL, select = NULL) here

Error: could not find function "densityplot.cv"
Error: could not find function "bwplot.cv"