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:
glmfit
:指定logistic回归模型的公式和数据集。K
:指定交叉验证的折数,常用的取值有5、10等。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。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:
delta
:每个模型的代价函数值。cv.error
:交叉验证的误差。cv.errorSE
:交叉验证误差的标准误差。在腾讯云的产品中,与logistic回归相关的产品包括腾讯云机器学习平台(https://cloud.tencent.com/product/tensorflow)和腾讯云数据分析平台(https://cloud.tencent.com/product/dla),它们提供了丰富的机器学习和数据分析工具,可以方便地进行logistic回归模型的建立和交叉验证。
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