R中变量的误分类

Question

如何在R中创建一个能够识别解释变量错误分类的函数？例如使用：

library("MASS") 
library("dplyr")
data(birthwt)

哪个解释变量（x）（年龄，母亲的体重，种族等）表现最佳 预测反应变量（y），低出生体重。我试过了：

 n.folds <- 10
    folds <- cut(sample(seq_len(nrow(birthwt))),  breaks=n.folds, labels=FALSE)

 for (i in seq_len(n.folds)) {
  train <- filter(x, folds != i)
  test <- filter(x, folds == i) 
  }

 my.model<- glm(y ~.,family = binomial, data =  train)
 tab=predict(my.model)

我认为以下代码可能用于查找错误分类？

1-sum(diag(tab))/sum(tab)