使用k折叠交叉验证获取模型的RSS，而无需在R中使用任何包

Question

我使用Leaps包中的10倍交叉验证和regsubsets函数进行最佳子集选择。我想在拟合我的模型后计算RSS。我不想为这个10倍交叉验证使用任何软件包。我想我们不能使用rgsubsets对象的预测函数。所以我试着用下面的代码来计算我的模型的rss，但是有一个错误。

 mydata <- Hitters[sample(nrow(Hitters)),] 

     folds <- cut(seq(1, nrow(mydata)), breaks = 10, labels = F) 

     for (i in 1:10) { 

      testindex <- which(folds == i) 
      testdata <- mydata[testindex,] 
      traindata <- mydata[ - testindex,] 

    #there may be an error after this 


      best.fits11 <- regsubsets(Salary ~ ., data = traindata, nvmax=19) 
      test[i]<-coef(best.fits11, id = 19) * testdata 
      train[i]<-traindata 
      } 
    for (i in 1:10) { 
    err.rss <-mean((test[i]-train[i])^2) 
    } 

Answer 1

让我们考虑一下你在显示的代码和你写的代码完全一样，当你得到这个错误。

代码中存在一些明显的错误。

1. 什么是test[i]。 test[i]
2. 的尺寸是多少，与train[i]相同。
3. 考虑到train和test都是相似的矩阵。根据你的语法，我非常怀疑。
4. 现在正在计算RSS。仅当您将test和train表示为相同长度的矢量时，该计算才会有效。所以，定义中没有问题。

请详细说明train和test的数据，以便我可以进一步帮助您。