小编sno*_*opy的帖子

我的问题与插入符号中提出的问题非常相似 ：结合 createResample 和 groupKFold

唯一的区别：我需要在分组后创建分层折叠（也重复 10 次）而不是自举重采样（据我所知没有分层），以便将它与插入符号的 trainControl 一起使用。以下代码使用 10 倍重复的 CV，但我无法包含基于“ID” ( df$ID)的数据分组。

# creating indices
cv.10.folds <- createMultiFolds(rf_label, k = 10, times = 10)
# creating folds    
ctrl.10fold <- trainControl(method = "repeatedcv", number = 10, repeats = 10, index = cv.10.folds)
# train
rf.ctrl10 <- train(rf_train, y = rf_label, method = "rf", tuneLength = 6,
                       ntree = 1000, trControl = ctrl.10fold, importance = TRUE)

这是我的实际问题：我的数据包含许多组，每个组由 20 个实例组成，具有相同的“ID”。因此，当使用 10 倍 CV 重复 10 次时，我在训练中得到了一组实例，在验证集中得到了一些实例。我想避免这种情况，但总的来说，我需要对预测值 ( …