在R中,要获得k重交叉验证的每个折叠的系数、z得分和p值,可以按照以下步骤进行操作:
caret
、glmnet
和boot
。这些库提供了执行交叉验证和线性回归的函数。library(caret)
library(glmnet)
library(boot)
data
的数据框,其中包含了自变量X
和因变量Y
。data <- data.frame(X = ... , Y = ...)
fit_model <- function(data, indices) {
train_data <- data[indices, ]
test_data <- data[-indices, ]
# 在训练集上拟合模型
model <- glmnet(X, Y, data = train_data, alpha = 1)
# 在测试集上进行预测
predictions <- predict(model, newx = test_data$X)
# 计算系数、z得分和p值
coefs <- coef(model)
z_scores <- coefs[, "z value"]
p_values <- 2 * (1 - pnorm(abs(z_scores)))
return(list(coefs = coefs, z_scores = z_scores, p_values = p_values))
}
boot
库中的cv.glmnet
函数执行k重交叉验证。该函数将调用我们在步骤3中定义的模型函数。k <- 10 # 设置交叉验证的折叠数
result <- cv.glmnet(X, Y, data = data, alpha = 1, nfolds = k, type.measure = "mse", keep = TRUE, parallel = TRUE)
fold_results <- result$byfold
for (i in 1:k) {
fold <- fold_results[[i]]
coefs <- fold$glmnet.fit$beta
z_scores <- fold$glmnet.fit$beta / fold$glmnet.fit$se
p_values <- 2 * (1 - pnorm(abs(z_scores)))
# 打印每个折叠的系数、z得分和p值
print(paste("Fold", i))
print(coefs)
print(z_scores)
print(p_values)
}
请注意,上述代码中的X
和Y
表示自变量和因变量的列名,你需要根据你的数据集进行相应的更改。
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