20 我正在使用caretR中的库来测试各种建模过程。 该trainControl对象允许指定一种重采样方法。所述方法在被描述的文档部分2.3，其中包括：boot，boot632，cv，LOOCV，LGOCV，repeatedcv和oob。尽管其中一些方法易于推断，但并非所有这些方法都明确定义。 这些重采样方法对应的程序是什么？ r resampling caret — 拉姆·阿卢瓦利亚 source 文档链接已损坏。改用它。 — vikas
20 好的，这是我的尝试： 引导-引导程序 boot632-0.632 引导程序 cv-交叉验证，可能是指K折交叉验证。 LOOCV-留一法交叉验证，也称为折刀。 LGOCV-离开小组出站交叉验证，LOOCV的变体，用于分层数据。 repeatcv-可能是重复的随机子采样验证，即以随机方式完成训练和测试数据的划分。 oob-指Breiman提出的袋外估计，进一步与自举聚合有关。（链接中的文件不是ps文件，而是ps.Z文件，将其重命名然后尝试打开。） — mpiktas source 1 我相信LGOCV是在训练集和验证集之间随机划分的，重复了n次。因此，该过程重复了很多次，而不是通常的情况，即在一次训练和保持之间拆分数据（在火车上建立模型并在保持上进行验证）一次。 — B_Miner 2011年 3 我也相信重复CV是多次折叠的k倍交叉验证。 — B_Miner 2011年 很难相信这没有记录在某处。 — 安德鲁
4 的 repeatedcv按照最大库恩的演讲重复10倍交叉验证肯定。默认的重采样方案是引导程序。 您可以查看有关重采样方法的一个好文件，是使用R和插入符号包（pdf）进行的预测建模。Max在“ useR！2013”中提出了这一点。 — Tigergopro source