R中logistic回归的交叉验证函数

是cv.glm()。交叉验证是一种常用的模型评估方法，它将数据集分为训练集和验证集，通过多次重复的训练和验证过程来评估模型的性能。

在logistic回归中，交叉验证可以用于选择最佳的模型参数、评估模型的预测能力以及避免过拟合等问题。cv.glm()函数可以通过指定参数来进行交叉验证，常用的参数包括：

1. glmfit：指定logistic回归模型的公式和数据集。
2. K：指定交叉验证的折数，常用的取值有5、10等。
3. cost：指定模型评估的代价函数，常用的有对数似然函数、平方误差等。
4. family：指定logistic回归模型的链接函数和误差分布，常用的有binomial、poisson等。

交叉验证的结果可以通过cv.glm()函数返回的对象进行获取，常用的结果包括：

1. delta：每个模型的代价函数值。
2. cv.error：交叉验证的误差。
3. cv.errorSE：交叉验证误差的标准误差。

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