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在tidymodels中从rsample实现loo_cv

在tidymodels中,通过rsample包可以实现loo_cv(Leave-One-Out Cross-Validation)交叉验证方法。

loo_cv是一种交叉验证方法,它通过将每个样本都作为验证集,剩余样本作为训练集进行模型训练和评估。它的优点在于能够更好地评估模型的泛化能力,但由于需要重复训练模型的次数与样本量相等,所以计算成本相对较高。

在tidymodels中,可以使用rsample包中的函数loo()来实现loo_cv。具体步骤如下:

  1. 首先,加载tidymodels和rsample包:
代码语言:txt
复制
library(tidymodels)
library(rsample)
  1. 定义数据集:
代码语言:txt
复制
data <- YOUR_DATA # 替换为你的数据集
  1. 创建一个分割方案,使用loo()函数,指定数据和目标变量:
代码语言:txt
复制
split <- loo(data = data, y = TARGET_VARIABLE) # 替换为你的目标变量名
  1. 使用分割方案创建一个迭代器:
代码语言:txt
复制
iterator <- vfold_cv(split)
  1. 定义模型和预处理步骤:
代码语言:txt
复制
preprocess <- YOUR_PREPROCESSING_STEPS # 替换为你的预处理步骤
model <- YOUR_MODEL_SPECIFICATION # 替换为你的模型规范
  1. 使用fit_resamples()函数在loo_cv上训练和评估模型:
代码语言:txt
复制
results <- fit_resamples(model, iterator, preprocess)

通过上述步骤,你可以使用tidymodels中的rsample包实现loo_cv交叉验证方法来评估你的模型性能。请注意,这只是一个示例,你需要根据自己的具体需求和数据集进行相应的调整。

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