R语言交叉验证 R语言交叉验证的实现代码

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

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
 }
}

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))
}

system.time(pred <- mdply(x,cvtest))