10倍交叉验证可对R

Question

我有一个响应（实际值）变量，我希望通过使用几个解释变量进行预测。因此，我使用了SVM回归问题。由于缺乏观察，为了提高模型的性能（调整参数），我使用了具有内部10倍交叉验证的tune.SVM函数。但是，我可以从tune.SVM函数中获得最佳模型的期望输出。现在，我想获得所有折叠（10倍交叉验证）的结果以及它们对应的实际值和预测值，以便对其进行绘图以进行可视化解释。

我一直在寻找很多方法来寻找一种方法来从tune.svm模型中提取包括RMSE及其对应的实际和拟合（预测）值在内的交叉验证结果，但是我找不到任何方法。 / p>

我已按照以下步骤介绍了我的代码，以向您概述。

Data<-read.csv("data.csv",header = T)
1. #Tune.svm
oj<-tune.svm(AWC~., data = data,type = "eps-regression", 
         kernel = "radial",cost =1:100, epsilon 
         =seq(0.1,0.5,0.1),sigma=2^(2:9), 
         tolerance = 0.001,shrinking = T,fitted = T, print=TRUE)
2. #Find out the best model
BstModel=oj$best.model
3. #Extract the fitted values
PredYBst1<-BstModel$fitted
4. #calculate RMSE
RMSEBst=RMSE(predicted = PredYBst1,observed = data$AWC)

要问的问题是，如何不仅针对最佳模型将信息提取10倍？

我将对我进行采样的方式以及从每一笔交易中获取信息的任何想法表示感谢。