在R中为IDW保留一个交叉验证
我试图通过省略一个交叉验证来检查IDW插值的结果，然后得到RMSE以查看预测的质量 从github中，我找到了一些提示，并将其应用到我的案例中，如下所示： 我有63个位置保存为空间点数据帧，名为在R中为IDW保留一个交叉验证,r,interpolation,cross-validation,R,Interpolation,Cross Validation,我试图通过省略一个交叉验证来检查IDW插值的结果，然后得到RMSE以查看预测的质量 从github中，我找到了一些提示，并将其应用到我的案例中，如下所示： 我有63个位置保存为空间点数据帧，名为x\u full\u utm\u 2001。对于每个位置，都有附加的降水数据，名为sumdata\u 2001 idw.out<- vector(length = length(sumdata_2001$Jan)) for (i in 1:length(sumdata_2001$Jan)) {
x\u full\u utm\u 2001sumdata\u 2001idw.out<- vector(length = length(sumdata_2001$Jan))
for (i in 1:length(sumdata_2001$Jan)) {
idw.out[i]<-idw(sumdata_2001$Jan~1, x_full_2001_utm[-i, ], x_full_2001_utm[i, ])$var1.pred
}
idw.out我猜你的数据中是NA。这有待观察，因为您的示例不可复制。另外，gstat
包支持执行交叉验证，因此无需编写自己的循环。最后，我建议使用10倍交叉验证，即省略10%的数据，而不是一次一个。感谢您的回复！在此步骤之前，我已处理了数据。不应该有任何NA值。在gstat
包中，我注意到一个可以应用交叉验证的程序，名为krige.cv
。它也适用于IDW插值吗？@Paul Hiemstra
我使用以下代码尝试了krige.cv
：IDW.output请举例说明，否则很难提供反馈。此外，如果使用正确的语法，krige.cv
将使用idw
。有关更多详细信息，请参阅gstat
文档。