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在数据挖掘与R语言海藻预测一章中有如下代码：cv.rpart <- function(form,train,test,...) {
  m <- rpartXse(form,train,...)
  p <- predict(m,test)
  mse <- mean((p-resp(form,test))^2)
  c(nmse=mse/mean((mean(resp(form,train))-resp(form,test))^2))
}
cv.lm <- function(form,train,test,...) {
  m <- lm(form,train,...)
  p <- predict(m,test)
  p <- ifelse(p < 0,0,p)
  mse <- mean((p-resp(form,test))^2)
  c(nmse=mse/mean((mean(resp(form,train))-resp(form,test))^2))
}

res <- experimentalComparison(
            c(dataset(a1 ~ .,clean.algae[,1:12],'a1')),
            c(variants('cv.lm'),
              variants('cv.rpart',se=c(0,0.5,1))),
            cvSettings(3,10,1234))
请教下experimentalComparison()函数是怎么调用上面function自编函数的？


function自编函数中form，train，test分别由哪个数据传输入的？还有为什么要用resp()函数，而不直接用test值，不就是用预测值p和test值做比较么？
哪位前辈帮忙解答下，万分感谢。

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关键词：数据挖掘与r语言 rpart 数据挖掘 PART R语言

sjf25 发表于 2017-12-25 14:21
在数据挖掘与R语言海藻预测一章中有如下代码：cv.rpart

谁能帮忙解读下

相关的函数都是作者为了该书专门写的DMwR包中的，其他人在其他场合用得可能不多，因此对这个包中的一些函数的编写方法不会太熟悉，你如果有兴趣，可以直接分析、调试相关函数的源代码来理解该函数的意图。
不过这本书是作者在2011年写的，2017年，作者又写了第二版，并编写了DMwR2包，该包的函数有很大的改变，建议你如果要学习，最好直接学习最新的版本。