cv.tree(tree)
cv.tree()所属R语言包:tree
Cross-validation for Choosing Tree Complexity
交叉验证选择树的复杂性
译者:生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
Runs a K-fold cross-validation experiment to find the deviance or number of misclassifications as a function of the cost-complexity parameter k.
运行K-折交叉验证实验,发现偏差或错误分类数的函数的成本,复杂性参数k。
用法----------Usage----------
cv.tree(object, rand, FUN = prune.tree, K = 10, ...)
参数----------Arguments----------
参数:object
An object of class "tree".
对象的类"tree"。
参数:rand
Optionally an integer vector of the length the number of cases used to create object, assigning the cases to different groups for cross-validation.
可选的整数向量的长度的情况下,用于创建object,分配到不同的组进行交叉验证的情况下。
参数:FUN
The function to do the pruning.
函数来完成修剪。
参数:K
The number of folds of the cross-validation.
交叉验证的褶皱的数目。
参数:...
Additional arguments to FUN.
其他参数FUN。
值----------Value----------
A copy of FUN applied to object, with component dev replaced by the cross-validated results from the sum of the dev components of each fit.
副本FUN适用于object,与组件dev取代dev适合每个组件的总和的交叉验证的结果。
(作者)----------Author(s)----------
B. D. Ripley
参见----------See Also----------
tree, prune.tree
tree,prune.tree
实例----------Examples----------
data(cpus, package="MASS")
cpus.ltr <- tree(log10(perf) ~ syct + mmin + mmax + cach
+ chmin + chmax, data=cpus)
cv.tree(cpus.ltr, , prune.tree)
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