Cross Validation in der Software R

Wissenschaft Physik
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Hy!

Bin neu hier und wollte euch mal ein schönes Jahr 2007 wünschen! Nun hoffe ich jedoch sehr, dass ihr mir helfen könnt!

Meine Frage ist die Folgende: Ihr kennt vielleicht das Softwarepacket
R! Ich muss dort eine Datenvorhersage mittels Splines machen! Das
habe ich jetzt auch realisiert, habe meine erhaltenen geschätzten
Daten mit meinen wahren Daten verglichen und die Fehler (RMSE,ME
usw.) berechnet!

Nur jetzt stehe ich an: Ich möchte gern mittels Crossvalidation
ermitteln, wie gut meine Vorhersage ist (mittels der leave-one-out
Crossvalidation). Ich weis zwar, wie das gehen würde, wenn ich meine
Daten mittels Kriging vorhergesagt hätte, denn da müsste ich einach
„krige.cv“ eingeben und alles würde automatisch generiert werden! Ich
finde jedoch für meine Spline-methoden (habe die packages „akima“ und
„MBA“ verwendet) keine solche Cross validation!

Könnt ihr mir vielleicht dabei helfen? Oder noch besser gefragt: muss
ich diese Cross Validation in meinem Fall überhaupt machen oder mache
ich soetwas nur bei Kriging?

Wär nett, wenn ihr mir einen Tipp geben könntet!
Bin für jede Hilfe dankbar! :smile:

Danke im Vorraus,

Mfg babsi

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Huhu,

Bin neu hier und wollte euch mal ein schönes Jahr 2007
wünschen!

Danke, Dir auch!

Nun hoffe ich jedoch sehr, dass ihr mir helfen
könnt!

Schaun mer mal…

Meine Frage ist die Folgende: Ihr kennt vielleicht das
Softwarepacket R!

Ja. Ich. Aber leider nicht SUPER gut…(aber wer tut das schon?)

Ich muss dort eine Datenvorhersage mittels Splines machen!

Nur jetzt stehe ich an: Ich möchte gern mittels
Crossvalidation
ermitteln, wie gut meine Vorhersage ist (mittels der
leave-one-out
Crossvalidation).

Die Spline-Funktionen von R machen eine automatische CV. Du kannst wählen, ob du eine reguläre oder generalisierte CV machen willst.

Leider kann ich dir dazu konkret aber nicht mehr sagen. Vielleicht schaust du mal unter google („R Spline cross validation“ nach, du kannst dir zur Not ja auch die Sourcen von smooth.spline ansehen, um eine Idee zu bekommen, wie man das für Deinen Fall machen könnte.

gefragt: muss
ich diese Cross Validation in meinem Fall überhaupt machen
oder mache
ich soetwas nur bei Kriging?

Das kommt daraus an, wie du die Splines definierst. Wenn du eindeutig festlegst, wie ein Spline durch die Punkte gehen soll (mit fixen Randbedingungen usw.), dann hast du doch nur genau eine Lösung. Wozu dann CV? Wenn du einen oder mehrere Spline-Parameter (wie die Glättung bei smooth.spline z.B.) variabel läßt, kannst du natürlich Lösungsfamilien generieren und per CV sehen, welcher Parameter einen großen Einfluß hat. Wenn du hingegen den Einfluss vonDatenwerten testen willst, musst du Spline-Familien unter gleichen Bedingungen für den Datensatz generieen, wobei du immer einen Datenpunt wegläßt. Ist es das, was du willst?

Wär nett, wenn ihr mir einen Tipp geben könntet!
Bin für jede Hilfe dankbar! :smile:

Tj, mehr als ein vager Tipp war’s ja denn auch nicht…

LG
Jochen