基于R语言进行K折交叉验证

我们在建立数据模型后通常希望在外部数据验证模型的检验能力。然而当没有外部数据可以验证的时候，交叉验证也不失为一种方法。交叉验验证（交叉验证，ＣＶ）则是一种评估模型泛化能力的方法，广泛应用中于数证据采挖掘和机器学习领域，在交叉验证通常将数据集分为两部分，一部分为训练集，用于建立预测模型；另一部分为测试集，用于测试该模型的泛化能力。

在如何划分2个集合的问题上，统计学界提出了多种方法：简单交叉验证、留一交叉验证、k折交叉验证、多重三折交叉验证、分层法、自助法等。

简单交叉验证：是我们临床论文中最常使用到的，从数据中随机选择中随机选择70%点的数据作为训练集建立模型，30%的数据当做外部数据来验证模型的预测能力。但其最终所得结果与集合划分比率密切相关，不同划分比率结果变异可能较大。该方法在总数据据集并不是非常大的情形下很难达到准确实评模型的目的。

留一交叉验证是指：假设在总集合中共有有n个体，每次选取1个体作为测试试集，其余个体作为训练集。总共进行n 次训练，取平均值是最终评价指标。留一交叉验证较为可靠靠，在每次模型训练中纳入几度乎所有个体，当总集合中个体数目轨迹的情势下计算时间较长。

k折交叉验证可以看成是留一交叉验证的简化版，是将原始数据据随机平均分为k个子集（通常5-10个），每个子集做测试集的同时，其余k-1个子集合并作为训练，进行ｋ次训练，取各评价指标（灵敏度、特异度、ＡＵＣ等）

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