关于使用 R 对 KNN 进行 k 折交叉验证的问题

Question

我正在尝试对多个 k 值进行 5 折交叉验证。我用的是ISLR包里的OJ数据集

我的代码如下，

library(ISLR)
library(class)
ks=c(1:5)
err.rate.test <- numeric(length = 5)
folds <- cut(seq(1,nrow(OJ)),breaks=5,labels=FALSE)

for (j in seq(along = ks)) {
  set.seed(123)
  cv.knn <- sapply(1:5, FUN = function(i) {
    testID <- which(folds == i, arr.ind = TRUE)
    test.X <- OJ[testID, 3]
    test.Y <- OJ[testID, 1]
    train.X <- OJ[-testID, 3]
    train.Y <- OJ[-testID, 1]
    knn.test <- knn(data.frame(train.X), data.frame(test.X), train.Y, k = ks[j])
    cv.test.est <- mean(knn.test != test.Y)
    return(cv.test.est)
  })
  err.rate.test[j] <- mean(cv.knn)

}


err.rate.test
[1] 0.3757009 0.3757009 0.3757009 0.3757009 0.3757009

代码没有给出任何错误。但出于某种原因，我对每个 k 值的测试错误率是 same.This 对我来说似乎很奇怪。所以我假设我的代码有问题。

谁能帮我解决这个问题？

谢谢

Answer 1

删除 set.seed(123)，这会导致重复错误率。

set.seed 用于可重复性，确保任何随机网格搜索或参数估计保持不变，这意味着用于拟合 knn 模型的所有参数估计在执行过程中都是相同的，导致相同的预测，因此也有相同的错误率。

关于使用 R 对 KNN 进行 k 折交叉验证的问题

Question regarding k fold cross validation for KNN using R

r

machine-learning

cross-validation

knn