留一法计算均方误差,最小区域法求直线度误差

留一法计算均方误差,最小区域法求直线度误差

100组先义数据，留一法验证，如何添加for循环来选择训练集和验证集？ 扫码加入100套仙易数据分析学习群，进行留一法验证。如何加入for循环选择训练集和验证集？ 2.仅使用训练集中的数据构建模型。3.使用模型预测模型中遗漏的一个观察值的响应值并计算均方误差(MSE)。4.重复此过程n次。将为所有测试MS计算测试MSE

预测取出的样本（第i个样本，i=1,,n），得到样本的真实值和预测值，重复这个过程，直到从1吨开始增加，得到每个样本的验证预测值）这时候你可以用上面的公式RMSEV=sqrt(sum((Y-Yassume你有以下数据：输入和输出都只有一个变量。使用线性回归模式ly=wx+btofitthedata.ThenuseLeave-OneWhatisthemeansquareerrorobtainedbyOutcross-validation?10/27 ;39/27;49/27;55/27

K-foldcross-validation：均分tok部分，依次取一部分作为测试集，其余k-1部分作为训练集，doktime软训练和测试根据k的值分别留一个：优点：Evaluatetheresultsmethodtoestimatestructuralparametersinnon-parametric,semi-parameterandparametricmodesandtocalculatereliabilityestimates. 3.随机模拟：随机数生成方法；离散随机变量和连续随机变量的模拟；熟悉使用Bootstap方法计算均方误差；熟悉MC

第i个样本，i=1,,n)，得到样本的真实值和预测值，重复这个过程，直到从1吨开始递增，得到每个样本经过验证的预测值)，然后就可以用上面的公式RMSEV=sqrt(sum((Y-Yv).^2side-by-side法：70%的训练集和30%的测试集，适合大样本。留一个：以样本作为测试集，这个过程需要重复 N次，取平均值作为误差。当数据不平衡时，误差较大。setwd('G:\\Rlanguage\\junior

●﹏● 1.3.3留一交叉验证方法#使用RidgeCV类对ridge回归进行交叉验证#RidgeCV类默认为"留一交叉验证"model=RidgeCV(alphas=alphas)model.fit(X,y)#预测得到Thesampletakenout(thei-thsample, i=1,,n),得到样本的真实值和预测值,重复这个过程,直到从1吨开始增加,得到每个样本的验证预测值)然后就可以利用上面的公式RMSE