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[学习分享] r语言:重复抽样技术:cross-validation,validation-set,leave- [推广有奖]

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楼主
奇渥温·沙加 发表于 2016-11-23 17:15:18 |AI写论文

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##the bootstrap
#这个方法的优点在于可以应用到各种情况下,而且不需要复杂的数学计算过程
#执行这个方法在r里需要两个步骤,第一个步骤是计算比例的function第二步是
#是使用boot()函数进行求解
###使用leave-one-out cross-validation方法
library(ISLR)
##前面的部分还是使用validation-set 的方法
set.seed(1)
train<-sample(392,196)
head( Auto)
lm.fit<-lm(mpg~horsepower,data=Auto,subset=train)#建模用的是训练样本
#这个函数的使用方法cv.glm(data, glmfit, cost, K),data表示
#原始数据集,glmfit表示拟合的模型,k:注意是大写的,表示将
#原始数据集分割为多少个k-fold,当k=n,就是默认的值时,进行的
#就是leave-one-out cross-validation的方法


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关键词:Validation Valid ATION Leave Cross 技术

the bootstrap 方法.docx
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使用bootstrap方法

下面使用validation set方法做练习.docx

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使用validation-set方法

使用leave-one-out和k-fold validation方法.docx

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使用leave-one out方法

重复抽样技术(validatidation-set等).docx

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这些方法的理论和过程描述

沙发
SuperQr(真实交易用户) 发表于 2019-6-9 20:53:34 来自手机
很有帮助,一直在找LOO的内容。

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