Методы повторного отбора карета

Я использую библиотеку caretв R для тестирования различных процедур моделирования.

trainControlОбъект позволяет указать метод повторной дискретизации. Эти методы описаны в документации разделе 2.3 , и включают в себя: boot, boot632, cv, LOOCV, LGOCV, repeatedcvи oob. Хотя некоторые из них легко вывести, не все эти методы четко определены.

Какие процедуры соответствуют этим методам повторной выборки?

Хорошо, вот моя попытка:

• boot - bootstrap
• boot632 - 0,632 начальная загрузка
• cv - перекрестная проверка, вероятно, это относится к K-кратной перекрестной проверке .
• LOOCV - перекрестная валидация, также известная как Джекниф.
• LGOCV - перекрестная проверка по группам, вариант LOOCV для иерархических данных.
• repeatcv - это, вероятно, повторная валидация случайной подвыборки , т.е. деление на обучающие и тестовые данные производится случайным образом.
• oob - относится к оценке вне пакета, предложенной Брейманом , которая также связана с агрегацией начальной загрузки . (Файл в ссылке не файл ps, а файл ps.Z, переименуйте его и попробуйте открыть.)

repeatedcvПовторяется 10-кратная кросс-проверка наверняка, согласно презентации Max Куна. Схема повторной выборки по умолчанию является начальной загрузкой.

Хорошим файлом, который вы можете посмотреть о методах пересэмплирования, является Predictive Modeling с R и пакетом каретки ( pdf ). Макс представил это в «useR! 2013».