Я подготовил свои данные и назвал их wdbc_n. Размерность данных (569) (32). Я разделил эти данные, используя перекрестную проверку Leave one out. Ниже приведен мой код для раздела данных
LOOOCV_training=list()
for(i in 1:nrow(wdbc_n)){
LOOOCV_training[[i]]=wdbc_n[-i,]}
LOOOCV_testing=list()
for(i in 1:nrow(wdbc_n)){
LOOOCV_testing[[i]]=wdbc_n[i,]}
Теперь мой вопрос: как выбрать, например, мой тренировочный или тестовый набор для построения модели?
Я запутался, потому что они в форме петель.
Что я хочу, так это как с ними бороться, потому что у меня будет много тренировочных и тестовых наборов (569). Например, если у меня есть один набор поездов, и я хочу написать несколько кодов, я буду делать это for (i in 1:nrow(wdbc_train))..., но сейчас их много, писать один за другим занимает много времени.
Теперь предположим, что я хочу использовать вышеуказанное решение LOOCV со следующей частью моих предыдущих кодов. Как такое могло произойти?
Dist=matrix(0,nrow=nrow(wdbc_train),ncol=nrow(wdbc_test))
Dist2=matrix(0,nrow=nrow(wdbc_test),ncol=3)
for (i in 1:nrow(wdbc_train)){
for (j in 1:nrow(wdbc_test)){
Dist[i,j]=lpnorm(as.matrix(wdbc_train[i,]- wdbc_test[j,]),0.1)}}
Я действительно ценю любую помощь.