如何找出r编程来计算平均误差？

Question

我想在r编码中进行10倍交叉验证，以计算平均错误率= ycap-y（y = xbeta），例如0-10测试集和90-100训练11-20测试和0-10 ，21-100培训21-31测试和0-20,31-100培训？

如何为此编写r代码？

IN y = xm * beta

如何在xm中替换训练和测试方法？以及如何在没有使用lm或glm函数的情况下为任何人编写r代码来运行循环？

rm(list=ls())
data1 <- read.csv(file.choose(), header=T)
n = nrow(data1)
m = ncol(data1)
x=data1[-m]
y=data1[m]
xm = ncol(x)
ym = n/10
x<-(matrix(unlist(x),ncol=xm, byrow=F))
y<-matrix(unlist(y),ncol=1,byrow=F)
a=1
prediction <- c()
for(j in 1:12)
{
  p <- c(a)
  for (i in 1:9)
  {
    p <- append(p, a+i)
  }
  a=p[10]+1
  p <- as.integer(p)
  xtrain <- x[-p,]
  xtest <- x[p,]
  ytrain <- y[-p]
  ytest <- y[p]
  beta=solve(t(xtrain)%*%xtrain)%*%t(xtrain)%*%ytrain
  beta=solve(t(xtest)%*%xtest)%*%t(xtest)%*%ytest
  }
ycap=xtest %*% beta

在此代码中如何找出测试版并找到测试版并计算平均误差？