R语言交叉验证的实现代码

这篇文章主要介绍了R语言交叉验证的实现，本文通过示例代码给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下

k-折交叉验证

k-折交叉验证（K-fold cross-validation）是交叉验证方法里一种。它是指将样本集分为k份，其中k-1份作为训练数据集，而另外的1份作为验证数据集。用验证集来验证所得分类器或者模型的错误率。一般需要循环k次，直到所有k份数据全部被选择一遍为止。

有关交叉验证的介绍可参考作者另一博文：
http://blog.csdn.net/yawei_liu1688/article/details/79138202

R语言实现

K折交叉验证，随机分组

数据打折-数据分组自编译函数：进行交叉检验首先要对数据分组，数据分组要符合随机且平均的原则

library(plyr)
CVgroup <- function(k,datasize,seed){
cvlist <- list()
set.seed(seed)
n <- rep(1:k,ceiling(datasize/k))[1:datasize]  #将数据分成K份，并生成的完成数据集n
temp <- sample(n,datasize)  #把n打乱
x <- 1:k
dataseq <- 1:datasize
cvlist <- lapply(x,function(x) dataseq[temp==x]) #dataseq中随机生成k个随机有序数据列
return(cvlist)
}

k <- 10
datasize <- nrow(iris)
cvlist <- CVgroup(k = k,datasize = datasize,seed = 1206)
cvlist

结果输出示例：

R语言交叉验证的实现代码

K折交叉验证
第一种方法：循环语句写验证

data <- iris
pred <- data.frame()  #存储预测结果
library(plyr)
library(randomForest)
m <- seq(60,500,by = 20) #如果数据量大尽量间隔大点，间隔过小没有实际意义
for(j in m){  #j指的是随机森林的数量
progress.bar <- create_progress_bar("text") #plyr包中的create_progress_bar函数创建一个进度条，
progress.bar$init(k)  #设置上面的任务数，几折就是几个任务
for (i in 1:k){
train <- data[-cvlist[[i]],] #刚才通过cvgroup生成的函数
test <- data[cvlist[[i]],]
model <-randomForest(Sepal.Length~.,data = train,ntree = j)  #建模，ntree=j 指的树数
prediction <- predict(model,subset(test,select = -Sepal.Length))  #预测
randomtree <- rep(j,length(prediction))  #随机森林树的数量
kcross <- rep(i,length(prediction))  #i是第几次循环交叉，共K次
temp <- data.frame(cbind(subset(test,select = Sepal.Length),prediction,randomtree,kcross))#真实值、预测值、随机森林树数、预测组编号捆绑在一起组成新的数据框tenp
pred <- rbind(pred,temp)  #temp按行和pred合并
print(paste("随机森林：",j)) #循环至树数j的随机森林模型
progress.bar$step() #输出进度条。告知完成了这个任务的百分之几
}
}

结果输出示例1：

R语言交叉验证的实现代码

结果输出示例2：指标分别为真实值、预测值、随机森林树数、预测组编号

R语言交叉验证的实现代码

第二种方法：apply家族lapply
当测试的循环数较多或单任务耗时较多时，apply家族优势特别明显

data <- iris
library(plyr)
library(randomForest)
k = 10
j <- seq(10,10000,by = 20)  #j树的数量
i <- 1:k  #K折
i <- rep(i,times = length(j))
j <- rep(j,each = k)  #多少折，each多少
x <- cbind(i,j)
cvtest <- function(i,j){
train <- data[-cvlist[[i]],]
test <- data[cvlist[[i]],]
model <- randomForest(Sepal.Length~.,data = train,ntree = j)
prediction <- predict(model,subset(test,select = -Sepal.Length))
temp <- data.frame(cbind(subset(test,select = Sepal.Length),prediction))
}

结果输出示例3：指标分别为真实值、预测值、随机森林树数、预测组编号

R语言交叉验证的实现代码