R问题：在logistic回归，神经网络和SVM中做交叉验证

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关于做K fold Cross validation。

1：
在SVM 中，SVM()命令里直接有一个cross=K，也可以做K折交叉验证。

问题是做完以后，svm可以显示预测值，比如

A.svm=svm(y~.,data=XYZ,cross=10)
A.predict=predict(svm)
R问题：在logistic回归，神经网络和SVM中做交叉验证
请问这个拟合的预测值是10折交叉验证里面哪一个预测模型的预测值呢？

2：在做logistic 回归中，R提供一个cv.glm()指令可以做K折交叉验证，然后显示准确率是多少。cv.glm()只可以显示预测准确率是多少，请问我在哪里可以看到这个预测模型的拟合预测值，还有这个模型里面各个变量的参数是多少呢？ 比如

A.glm=glm(y~.,data=XYZ,family=binomial)
A.cv.glm=cv.glm(XYZ, A)
这里A.cv.glm只能预测准确率是多少，但我不知道模型的拟合预测值，也不知道公式P=exp(a1X1+a2X2+...anXn)/(1+exp(a1X1+a2X2+...anXn))里面a1...an是多少？

3： 还有是否知道神经网络，怎么做交叉验证？怎么找出预测值和变量参数？

谢谢！

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关键词：logistic回归 logistic ogistic logisti logist 神经网络 验证 logistic 交叉 SVM

Logistic :
  变量的参数:
            summary(A.glm)
  预测值:
            predict(A.glm)
#####
example:
data(spam, package = "ElemStatLearn")
m = glm(spam ~ A.16 + A.53, data = spam, family = binomial,
      control = glm.control(maxit = 50))
summary(m)
table(predict(m, type = "response") > 0.5, spam$spam)

2# esir


请问楼上的 maxit50次以后 做的预测值，是做50次回归以后选做出的预测值吧？

因为在neural network中也有maxit=50这个选项，最后的预测值是基于50次迭代以后，收敛以后做出的预测值。

但是问题是 楼上这个solution也只是做了迭代计算，做的并不是K-fold cross validation吧？ 如果要做交叉验证 怎么做呢？

谢谢。

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