【发布时间】：2015-06-05 03:26:16
【问题描述】：
我有一个自行车租赁数据集，包括租赁次数、温度、风速、湿度等。
我在 R 中使用了多个回归模型，使用了所有不同类型的包。我使用的模型是：条件推理树、线性回归、随机森林、神经网络（使用不同的配置）、递归分区和回归树以及支持向量机。
现在我想使用 10 倍交叉验证来测试每个模型的性能。做这个的最好方式是什么？有没有可以用来对每个模型执行 10 倍交叉验证的包？
非常感谢！
【问题讨论】：
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caretpackage 是一个很好的起点。
标签： r model machine-learning regression cross-validation