Мы хотели посмотреть, будут ли записанные данные ЭЭГ хорошим классификатором для классификации участников в группу А или В.
Я использовал функцию LDA в пакете MASS в R длялинейный дискриминантный анализ.Чтобы убедиться, что модель будет обобщаемой, мы добавили перекрестную проверку «один-один-один» (CV = TRUE).Все это сработало очень хорошо.
Теперь я хотел бы визуализировать эту классификацию на основе оценок дискриминанта.Более конкретно, покажите обе группы по оси X и дискриминантные оценки по оси Y.Примерно так: классификация на основе дискриминантных баллов
Однако при применении CV = TRUE невозможно использовать функцию predict на объекте LDA для генерации LD1значения .Кроме того, коэффициенты линейных дискриминантов не возвращаются (что может быть использовано для вычисления показателей дискриминанта самостоятельно (на основе этих ссылок: Что такое «коэффициенты линейных дискриминантов» в LDA? и Дискриминантные функции )).
Когда я удаляю CV = TRUE, я могу потом использовать функцию predict и получить значения LD1 (т.е. дискриминантные оценки)необходим для визуализации.Тем не менее, результаты моей классификации различаются в зависимости от того, применяю ли я перекрестную валидацию.Например, при использовании CV = TRUE меньшее количество участников будет классифицировано в правильной группе.Так что, если бы я построил данные на основе результатов линейного дискриминантного анализа без перекрестной проверки «один-на-один», они не соответствовали бы результатам, которые я бы описал.
У меня вопрос, есть ли способ получить значения LD1 или коэффициентов линейных дискриминантов при применении CV = TRUE к функции LDA функцииMASS пакет?Или если кто-то знает другой вариант для создания сюжета, подобного тому, который я добавил выше?