Question

在ROC的演示中，有些模型在绘制时具有差异，例如hiv.svm $预测，其中包含10个响应估计值。有人可以提醒我如何计算模型的N估计值。我正在使用RPART和神经网络估计单个输出（真/假）。如何针对训练数据运行10个不同的采样，以获得对输入的10个不同模型响应。我认为该函数称为bootstraping，但我不知道如何实现它。

我需要在插入符号之外执行此操作，因为当我使用插入符号时，我不断收到消息“标签中的错误[1：m，1：m]：下标超出范围”。是否有“简单”的引导功能？

Answer 1

显然答案为时已晚，但您可以通过简单地重命名因子级别来使用插入符号，因为如果您的二进制响应类型为 logical ，则插入符不起作用。例如：

factor(responseWithTrueFalseLevel,
       levels=c(TRUE,FALSE),
       labels=c("myTrueLevel","myFalseLevel"))

R：估计模型方差

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