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songbin7957

木蟲 (小有名氣)

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[交流] 【求助】逐一法交叉驗證相關(guān)系數(shù) 已有1人參與

各位大俠，我再回歸得到參數(shù)方程之后，為驗證方程的穩(wěn)定性，需要求一下交叉驗證相關(guān)系數(shù)，該怎么求，請幫幫忙，先謝謝了

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互相學(xué)習(xí)，共同進(jìn)步

1樓 2010-09-17 13:48:25

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vltava

木蟲 (小有名氣)

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★
小木蟲(金幣+0.5):給個紅包，謝謝回帖

引用回帖:

3樓: Originally posted by snoopyzhao at 2010-11-05 20:09:14:
貼一個我用 R 語言寫的 LOO-LGO CV 的程序，應(yīng)該能夠看得懂，至于其它語言如何實現(xiàn)，我就無能為力了……

[code]
lmcv <- function(obj, ng = NULL, random = FALSE) {
#
# The Leave-One-Out (LOO) and/ ...

樓主回的這個帖是說算RMSEC和RMSECV的嗎？

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人生本來就有很多事是徒勞無功的

5樓2011-11-07 19:29:43

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查看全部 5 個回答

djl2008d

木蟲 (文壇精英)

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★
luoqiquan(金幣+1):thank you 2010-11-05 20:30:15

用一個軟件：Tsar可以計算出來，我也是一直沒找到這個軟件，問了好多人都沒問到，后來就不做了

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一定要堅持，堅持就是勝利

2樓2010-11-05 10:26:04

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snoopyzhao

至尊木蟲 (職業(yè)作家)

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★ ★ ★ ★ ★
luoqiquan(金幣+5, 計算強帖+1):thank you very much 2010-11-05 20:30:43

貼一個我用 R 語言寫的 LOO-LGO CV 的程序，應(yīng)該能夠看得懂，至于其它語言如何實現(xiàn)，我就無能為力了……

CODE:

lmcv <- function(obj, ng = NULL, random = FALSE) {

#

# The Leave-One-Out (LOO) and/or Leave-Group-Out (LGO) Cross-Validation in R for (Multiple) Linear Regression.

#

# Input:

#   obj: the model of MLR

#   ng: number of group, if missing, do LOO

#   random: logical, if TRUE, do random CV

#

# Output:

#   q.squared: cross-validation relation coefficient.

#   SDEP: Standard Deviation of Error of Predictions

#   newsq: variance in Y explained only for LOO CV

#

# Usage:

#   loo <- cv.lm(obj)

#   lgo <- cv.lm(obj, ng = 5)

#

    data <- data.frame(y = obj$model[,1], x = obj$model[, -1])

    col.names <- colnames(data)

    N <- nrow(data)

    if (random == TRUE) data <- data[sample(1:N),]

    if (missing(ng)) ng <- N # LOO CV

    ytest <- numeric(N)

    ypred <- numeric(N)

    newrsq <- numeric(ng)

    g <- N %/% ng

    for (i in 1:ng) {

        if (g == 1) {

            index <- i

        }

        else {

            index <- c(i, ng * seq(1, (g - 1)) + i)

            if (N %% ng != 0 & i <= N %% ng) index <- c(index, (g * ng + i))

        }

        ytest[index] <- data[index,1]

        newtrain <- data[-index, ]

        xtest <- data.frame(x = data[index, -1])

        colnames(xtest) <- col.names[-1]

        newfm <- lm(y ~., data = newtrain)

        newrsq[i] <- summary(newfm)$r.squared

        ypred[index] <- predict(newfm, xtest)

    }

    q.squared <- 1 - sum((ytest - ypred)^2) / sum((ytest - mean(ytest))^2)

    SDEP <- sqrt(sum((ytest - ypred)^2) / N)

    return(list(q.squared = q.squared, SDEP = SDEP, newrsq = newrsq))

}

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3樓2010-11-05 20:09:14

已閱回復(fù)此樓關(guān)注TA 給TA發(fā)消息送TA紅花 TA的回帖

snoopyzhao

至尊木蟲 (職業(yè)作家)

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這個貼子很久以前我好象回復(fù)過，不是在這里……

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4樓2010-11-05 20:11:01

已閱回復(fù)此樓關(guān)注TA 給TA發(fā)消息送TA紅花 TA的回帖

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普通表情龍兔虎貓高級回復(fù) (可上傳附件)

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