我在使用交叉验证检查预测能力时遇到了一些直观问题，我认为我没有完全理解这个算法。我想通过一个例子来说明我的直观问题。假设k=5（折数），并且
library(caret)x=runif(100) z=rexp(100)y=rnorm(100) Q=data.frame(x,z,y) train.control <- trainControl(method = "cv", number = 5)train(y~x+z,method="lm",data=Q,trControl=train.control)输出结果如下：
100 samples 2 predictorNo pre-processingResampling: Cross-Validated (5 fold) Summary of sample sizes: 80, 80, 80, 80, 80 Resampling results: RMSE Rsquared MAE 1.032508 0.1272826 0.8213676Tuning parameter 'intercept' was held constant at a value of TRUE 我的问题是：
(1) 为什么我的样本被分成长度为80,80,80,80,80的子样本，而不是20,20,20,20,20？y、x和z的长度是100，不是400。
(2) 算法是从x和z中抽取，还是从x、y和z中抽取？
(3) 算法在随机化之后做了什么？我在网上找不到关于这一点的任何信息。我只看到它计算了RMSE和MAE。例如，MAE计算y和y.hat之间的绝对差值。我相信y.hat是由模型y~x+z预测的值（例如，如果我抽取x=0.05和z=0.16，那么y.hat=0.21）。但是我不知道对于这些抽取的数字，y是什么，我无法想象选择正确的值的可能性。
请问您能解答我的直观问题，或者提供一些好的阅读资源吗？我读过的所有页面都没有找到解决我的问题的答案。提前感谢您。
回答：
- 5折交叉验证意味着你将数据分成5部分，训练4部分，并在剩余的1部分上进行测试。因此，你在80个样本上训练，并在剩余的20个样本上测试。你会对不同的20个样本进行5次这样的操作。你可以查看这个关于交叉验证的简介，我基本上是从那里抓取了一个图表：
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它对你的数据框的行进行抽样。x、y和z必须一起抽样，不能独立抽样，否则就毫无意义，对吗？
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你指定了
method="lm"和y~x+z，所以你拟合了一个线性模型，y作为因变量，x和z作为自变量。每次你抽取80个样本时，模型的系数会（应该）因为抽样而不同。你预测测试集的值并计算误差，RMSE或MAE。经过5轮后，我们得到了5个测试集的RMSE或MAE，并取平均值。通常我们会对模型的不同超参数进行迭代，以选择基于最低误差的最佳参数。但在你的例子中，没有超参数需要调整。你可以查看这本很好的统计学习入门教科书
