如何使用R中的插入符号包确定10倍交叉验证中不同折叠的测试和训练精度?
我正在R studio中使用插入符号包。我想在我的数据集上运行10倍CV,以便执行线性回归分析。我将模型拟合如下:如何使用R中的插入符号包确定10倍交叉验证中不同折叠的测试和训练精度?,r,cross-validation,r-caret,R,Cross Validation,R Caret,我正在R studio中使用插入符号包。我想在我的数据集上运行10倍CV,以便执行线性回归分析。我将模型拟合如下: train_control <- trainControl(method="cv", number=10) output <- train(Species~., data=iris, trControl=train_control, method="lm") 上面的代码给出了不同折叠的测试分数,这很好 问题1:现在我的问题是,我如何同样地找到这些不同层次的训练分数 问
train_control <- trainControl(method="cv", number=10)
output <- train(Species~., data=iris, trControl=train_control, method="lm")
上面的代码给出了不同折叠的测试分数,这很好
问题1:现在我的问题是,我如何同样地找到这些不同层次的训练分数
问题2:下面的命令给出了什么?是不是所有的测试分数都超过了所有的分数
getTrainPerf(output)
问题3:如何估计每个折叠的截距和重量?此外,下面的代码只给出了所有折叠的截距和权重。这是如何计算的?是不是所有褶皱的平均值
output$finalModel
参考:
output$finalModel