分类时平均错误率计算代码

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用logistic回归做分类，把一个数据随机分100次训练和测试样本，每次算出一个错误率，最后算出这100次的平均错误率。以下是写的代码，很奇怪的是一开始是成功的。可后来突然不行了，报错是Error in mean(error) : error in evaluating the argument 'x' in selecting a method for function 'mean': Error: object 'error' not found
后来重新载入之前的workspace又可以。但是关掉开个全新的跑又会报错。不知道代码方面有没有什么问题，请指正。
【code】
n=length(mydata$y)
n1=floor(n*(0.9))
n2=n-n1
set.seed(1)
for (k in 1:100) {
        train=sample(1:n,n1)
        traindata=mydata[train,]
        testdata = mydata[-train,]
        ytest =mydata$y[-train]
        m=glm(y~.,family=binomial,data=traindata)
        ptest=predict(m,newdata=testdata,type="response")
        g=floor(ptest+0.5)
        t=table(ytest,g)
        error[k]=(t[1,2]+t[2,1])/n2
}
mean(error)【/code】

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关键词：错误率 logistic回归 Evaluating Valuating WORKSPACE

看不出来；

第二遍运行时候看一下每个变量的值发生什么变化了

另外发帖时候代码前后要加格式
【code】
代码
【/code】

万人往LVR 发表于 2015-8-2 13:37
看不出来；

第二遍运行时候看一下每个变量的值发生什么变化了

终于知道错在哪里了。在最开始还是要先定义一下error=numeric()

楼主，我想问问你代码中的g=floor(ptest+0.5)是什么意思？