小编Joh*_*net的帖子

我来自一个主要是python + scikit学习背景,我想知道如何获得R中逻辑回归模型的交叉验证准确度？我一直在寻找和惊讶,没有简单的方法.我正在寻找相应的:

import pandas as pd
from sklearn.cross_validation import cross_val_score
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

## Assume pandas dataframe of dataset and target exist.

scores = cross_val_score(LogisticRegression(),dataset,target,cv=10)
print(scores)

对于R:我有:

model = glm(df$Y~df$X,family=binomial')
summary(model) 

而现在我被卡住了.原因是,我的R模型的偏差是1900,这意味着它不合适,但是python给了我85%10倍交叉验证的准确性......这意味着它很好.看起来有点奇怪......所以我想在R中运行cross val以查看它是否有相同的结果.

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