上下文我正在处理具有内置层次结构的数据集：数据是在多个（4）位置（即组）中收集的。为了更好地估计“真实世界”的性能，我热衷于执行嵌套的交叉验证（组=位置）。 目的是在使用其他位置的子样本时，估计每个位置的错误分布（错误，重复）（使用在不同位置训练的模型）。因此，我将创建一个嵌套的交叉验证（外部= rsample :: group_vfold_cv，内部= vfold_cv或引导，重复此子采样过程）。随附的图片应对此做出解释：Dark blue = Assessment/test set. Light-blue = analysis/train set. Red = observations used for training model
@topepo在解释https://tidymodels.github.io/rsample/articles/Applications/Nested_Resampling.html
中的工作流程方面做得很出色问题。我正在运行以下问题： - group_vfold_cv 的结构不同于 vfold_cv 。因此，上面介绍的工作流程无法顺利运行。换句话说，将拆分对象映射到rsample对象中是一个包装器问题。
也请原谅，但是我对术语“折叠”，“重复”和“重新采样”感到有些困惑，这在所使用的 rsample :: 拆分函数中有所不同。
旁注 -我为PLS工作（成本=潜在组件数量） -我是在使用purrr插入的furrr中部署它的，奇怪的是它会产生不同的结果。
干杯， 古斯塔沃
