R 编程中的重复 K 折交叉验证

在机器学习中，交叉验证是一种经典的技术，用于评估模型的性能和选择合适的模型参数。重复 K 折交叉验证（repeated k-fold cross-validation）是交叉验证中的一种常用的技术，它在 K 折交叉验证的基础上进行了重复，用于减小模型选择的随机误差，并提高模型的稳定性和可靠性。

在 R 编程中，我们可以使用 caret 包来进行重复 K 折交叉验证。caret 包提供了许多函数和工具，方便我们使用重复 K 折交叉验证进行模型选择和评估。

实现过程

数据准备

首先，我们需要准备数据。在这里，我们使用 iris 数据集作为例子。iris 数据集包含 150 个样本，每个样本有 4 个特征和 1 个标签，共计 5 个变量。其中，标签（Species）有 3 种类别：Setosa、Versicolor 和 Virginica。

library(caret)
data(iris)
head(iris)

模型选择

接着，我们可以使用 train 函数来进行模型选择和评估。train 函数包含多个参数，其中最重要的是 method、trControl 和 metric。

• method：指定要训练的模型。在这里，我们使用分类树（CART）作为示例。

• trControl：指定交叉验证的类型和重复次数。在这里，我们使用 10 折交叉验证和 5 次重复，即重复 10 折交叉验证 5 次。

• metric：指定要评估的性能指标。在这里，我们使用分类准确率（Accuracy）作为示例。

set.seed(123)
fitControl <- trainControl(method = "repeatedcv", 
                           number = 10, 
                           repeats = 5, 
                           search = "grid")
model <- train(Species ~ ., 
               data = iris, 
               method = "rpart", 
               trControl = fitControl, 
               metric = "Accuracy")

train 函数的输出结果是一个包含多个元素的列表，其中最重要的是 finalModel 和 resample。finalModel 存储了使用全部数据集训练的最终模型，resample 存储了交叉验证的结果，包含多个性能指标的值和对应的置信区间。

print(model$finalModel)
print(model$resample)

模型性能评估

最后，我们可以使用 summary 函数来汇总模型的性能。summary 函数可以画出模型的重要性图和变量重要性图，并输出模型的性能指标和模型的参数。

summary(model)

总结

本文介绍了 R 编程中的重复 K 折交叉验证的实现过程。通过 caret 包提供的函数和工具，我们可以快速、方便地进行模型选择和评估。在实际应用中，我们可以根据具体需求，选择不同的模型和交叉验证的类型、重复次数和性能指标，以达到最佳的模型选择和评估结果。