我有一个项目，我必须进行 5 折交叉验证。该数据集包含 5 天，因此我们将 1 天作为我们的训练集并应用于剩余的 4 天，冲洗并重复直到我们得到完全覆盖。很标准的东西。
现在，这是我的问题，一旦我完成了交叉验证，我的每一次运行都会得到真阳性率和假阳性率。是否有一种标准方法可以直观地显示这些数据以总结结果？特别是我想证明该技术相当稳定，大约一天的数据足以成功训练它。
总结 k 折交叉验证结果
机器算法验证
交叉验证
2022-04-07 14:10:20
1个回答
箱须图通常用于直观地比较和总结交叉验证结果。
这是一个示例，取自 R 中的cvTools包。
library(cvTools)
## set up folds for cross-validation
folds <- cvFolds(nrow(coleman), K = 5, R = 50)
## compare LS, MM and LTS regression
# perform cross-validation for an LS regression model
fitLm <- lm(Y ~ ., data = coleman)
cvFitLm <- cvLm(fitLm, cost = rtmspe,
folds = folds, trim = 0.1)
...
# plot results for the MM regression model
bwplot(cvFitLmrob)
# plot combined results
bwplot(cvFits)
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