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w<-read.csv("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\mg.csv",header=T)6 z# R7 e7 [, W& Y
#样本的个数为1385,5折交叉验证7 T* i y5 q5 l* z
n=1385
- `3 M3 g: F9 M9 L: e, c' \zz1=1:n" r( S1 Q' [& h& t8 j
zz2=rep(1:5,ceiling(1385/5))[1:n]% D3 M2 `" ]* y' h9 Y, z1 H5 e
set.seed(100)! n2 `3 l; B- g3 H" q
zz2=sample(zz2,n) #有放回抽样: I7 F5 [) V( @. k4 r
NMSE=rep(0,5)0 w, X! l {9 X( E3 W2 ~
NMSE0=NMSE" E4 S0 R7 u, G! i
for(i in 1:5){
1 L# g( d' B2 J( p m=zz1[zz2==i]6 f$ ]/ O' Y9 | W! L" b8 M
a<-lm(y~.,w[-m,]) #线性回归模型/ u( o& n4 i4 U9 {5 `( m
y0<-predict(a,w[-m,]) #对训练集集预测0 b/ J3 Y. k, i+ s# I% @: m
y1=predict(a,w[m,]) #对测试集预测4 F; D/ S I; J: _
NMSE0[i]=mean((w$y[-m]-y0)^2)/mean((w$y[-m]-mean(w$y[-m]))^2)
: ?$ m* ?% j* N+ \2 ]1 ^ NMSE[i]=mean((w$y[m]-y1)^2)/mean((w$y[m]-mean(w$y[m]))^2)
" D9 h; k8 c. Q, q! s}0 ~- g, C3 A/ ~( Q$ C' f
NMSE0=mean(NMSE0) #训练集的标准化均方误差0 k. v2 q1 g6 E
NMSE=mean(NMSE) * ]) d) k, Z" c; H) ?! x
这个可以参考一下。 |
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发表于 2020-7-21 17:51
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