R 编程中的 K 折交叉验证

K 折交叉验证是一种常用的机器学习模型评估方法，通过将数据集分成 K 份，用其中 K - 1 份进行训练，用剩下的 1 份进行测试，重复 K 次，最终得到 K 个测试误差的平均值作为模型的性能评估指标。

在 R 编程中，我们可以使用 caret 包中的 trainControl() 函数来实现 K 折交叉验证。

安装 caret 包

如果你还没有安装 caret 包，可以通过以下代码安装：

install.packages("caret")

使用 K 折交叉验证

在使用 K 折交叉验证之前，我们需要准备数据集。这里以 iris 数据集为例：

data(iris)

假设我们要使用决策树对 iris 数据集进行建模，并使用 K 折交叉验证来评估模型的性能。可以使用以下代码实现：

library(caret)

# 定义控制参数
ctrl <- trainControl(method = "cv", # 交叉验证
                     number = 10)  # K = 10

# 建立模型
model <- train(Species ~ ., # 目标变量为 Species
               data = iris, # 数据集为 iris
               method = "rpart", # 模型为决策树
               trControl = ctrl) # 控制参数为 ctrl

# 查看模型性能
model$results

以上代码中，trainControl() 函数中的 method 参数指定了交叉验证的方法，这里选择了 "cv"，表示 K 折交叉验证。number 参数指定了 K 值，这里设置为 10。

在 train() 函数中，method 参数指定了模型的类型，这里选择了决策树。trControl 参数将定义的控制参数传递给了模型。

最后，我们可以通过 model$results 查看模型的性能表现，以此来判断模型的优劣。

总结

通过以上介绍，相信大家已经掌握了在 R 编程中使用 K 折交叉验证的方法。在进行模型评估时，K 折交叉验证是一种好的选择，可以提高模型评估的准确性。