如何在R中绘制k-折叠交叉验证

我有一个类似于下面的模型，我想知道，是否有一个美丽而有效的方法来绘制褶皱，以显示我的模型的稳定性和性能

data(iris)
df=iris[,1:4]
con = trainControl(method="cv", number=5,savePredictions = TRUE)
for_train = createDataPartition(df$Sepal.Length, p=.70, list=FALSE) 
train=df[for_train,] 
test=df[-for_train,] 

trf_iris = train(Sepal.Length~ .,
                 data=train,ntree=5000,method="rf",metric="Rsquared",trControl=con,importance = TRUE)

如果运行

str（trf\u iris）

，您会发现

trf\u iris$control$index

包含每个折叠的行索引列表。您可以提取它们以重新创建五重子集，然后绘制它们

库（dplyr）
图书馆（GG2）
#得到折叠子集
折叠数据%
绑定行（.id=“Fold”）
#示例图
ggplot（折叠数据，aes（萼片长度，col=折叠））+几何密度（）
ggplot（折叠数据，aes（萼片宽度，萼片长度，col=折叠））+
几何点（col=“黑色”）+
几何平滑（方法=lm，se=FALSE）

如果您发现分离折叠图看起来更好，可以添加

+facet\u wrap（.~Fold）

如果运行

str（trf\u iris）

，您会发现

trf\u iris$control$index

包含每个折叠的行索引列表。您可以提取它们以重新创建五重子集，然后绘制它们

库（dplyr）
图书馆（GG2）
#得到折叠子集
折叠数据%
绑定行（.id=“Fold”）
#示例图
ggplot（折叠数据，aes（萼片长度，col=折叠））+几何密度（）
ggplot（折叠数据，aes（萼片宽度，萼片长度，col=折叠））+
几何点（col=“黑色”）+
几何平滑（方法=lm，se=FALSE）

如果您发现分离折叠图看起来更好，可以添加

+facet\u wrap（.~Fold）

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非常感谢您！！刻面非常有用！！非常感谢你！！刻面非常有用！！