使用CVtools对R中的glm模型进行交叉验证

Question

所以我不久前遇到了类似的问题，有人建议我减少我的数据集，这是我已经大量完成的。起初我有1664个变量，现在我只有153个。我试图在一个名为Retention time的因变量和153个描述符之间绘制一般线性模型。我有160个针对描述符的保留时间示例，因此它是一个160 x 153的数据集。然后，我想对模型进行五次交叉验证，以确定其准确程度，并稍后将预测的保留时间绘制为实验保留时间图。我正在使用CVtools来做到这一点。

> library(cvTools)
> cadets <- read.csv("U:/Final Year/CADETS.csv")
> View(cadets)
> folds <- cvFolds(nrow(cadets), K = 5, R = 10)
> fit <- lm(RT..seconds.~., data=cadets)
> folds <- cvFolds(nrow(cadets), K = 5, R = 10)
> repCV(fit, cost = rtmspe, folds = folds, trim = 0.1)

但是，我收到了消息： -

There were 50 or more warnings (use warnings() to see the first 50)
1: In predict.lm(...) : prediction from a rank-deficient fit may be misleading
2: In predict.lm(...) : prediction from a rank-deficient fit may be misleading
3: In predict.lm(...) : prediction from a rank-deficient fit may be misleading

然后继续。我在某处读到可能是因为数据是共线的。所以我决定执行PCA，如果是这样，只是发现在我将组件组合在一起后，它们都指向不同的方向，这表明它们不是共线的。

任何人都能理解发生了什么以及我哪里出错了？我复制并粘贴了我正在使用的数据库的一小部分。因此，我试图为所有160个案例绘制RT（秒）与76_TI2,114_DECC以及所有其他151个描述符，并对其进行交叉验证。

RT (seconds)    76_TI2  114_DECC    120_Lop 212_PCD
38  4.086   1.2 2.322   0
40  2.732   0.815   1.837   1.113
41  4.049   1.153   2.117   2.354
41  4.049   1.153   2.117   3.838
42  4.56    1.224   2.128   2.38
42  2.96    0.909   1.686   0.972
42  3.237   0.96    1.922   1.202
44  2.989   0.8 1.761   2.034
44  1.993   0.5 1.5 0
44  2.957   0.8 1.761   0.988
44  2.597   0.889   1.888   1.916
44  2.428   0.691   1.436   1.848
44  4.049   1.153   2.117   2.354
44  3.108   0.826   1.686   1.826
44  2.416   1   0.714   28.876
44  2.395   0.778   1.73    2.532
45  1.28    0.75    1.124   0
45  1.27    0.625   1.124   0
45  2.666   0.833   1.792   0