r - 如何在黄土函数上使用留一法交叉验证？

Question

我的结果是 NA。我究竟做错了什么？

data(Boston, package='MASS')

x <- Boston$dis
y <- Boston$nox
n <- length(x)
cvs <- rep(0, n)

for(i in 1:n){
 xi <- x[-i]
 yi <- y[-i]
 d <- loess(yi~xi, span=0.2, degree=2)
 cvs[i] <- (y[i] - predict(d, newdata=data.frame(xi=x[i])))^2
}

mean(cvs)

Answer 1

mean(cvs,na.rm=TRUE)
[1] 0.003753745

plot(y~x)
lines( d$x[order(d$x)], d$fitted[order(d$x)])
which(is.na(d$fitted[order(d$x)]) )
#integer(0)

您可以看到 NA 处于 x 范围的极端：

#add as debugging code
if(is.na(cvs[i]) ) {print(i);print(x[i])}}
[1] 354
[1] 12.1265
[1] 373
[1] 1.1296

 range(x)
#[1]  1.1296 12.1265

但我还是不明白为什么：

(y[ which(is.na(cvs)) ]-predict(d, x[ which(is.na(cvs)) ] ))^2
[1] 3.218139e-06 3.742504e-04

Answer 2

聚合函数，例如默认情况下mean不允许NA值，但结果向量中有一些：

which(is.na(cvs))
## [1] 354 373

不确定它们来自哪里，但您可以通过传递使mean函数接受NA值na.rm=TRUE。

Answer 3

您需要设置loess.control(surface = "direct")才能推断。

您可能还想找到一种更快的方法来做到这一点，因为这需要大量的拟合。