Como fazer validação cruzada no R
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Geoestatística no R – Lição 32: Validação Cruzada

Neste tutorial de Geoestatística no R, vamos ilustrar a técnica de validação cruzada, que tem por objetivo a validação dos parâmetros de vizinhança.

O que é validação cruzada?

Esse método é baseado em omitir a localização de um dos pontos. Os pontos restantes são usados ​​para produzir uma estimativa do valor neste local. Este procedimento é repetido para pontos posteriores até que o número de pontos do conjunto obtido seja igualado. Como resultado, é feita uma comparação dos valores previstos e reais para obter informações úteis sobre alguns parâmetros de seu modelo.

krige.cv

O pacote gstat utiliza a função krige.cv, que é usada para mostrar a técnica de validação cruzada. A seguinte estrutura ilustra os diferentes argumentos que essa função usa para seu posterior desenvolvimento.

Tutorial de validação cruzada no R

Os argumentos a seguir serão usados ​​para plotar a validação cruzada:

locations: objeto de dados derivado da classe Spatial, que possui um método de coordenadas para extrair suas coordenadas.

model: modelo variativo variável dependente, definido pela função vgm ou fit.variogram

nmax: o número de observações mais próximas que devem ser usadas para uma predição ou simulação de kriging, onde o mais próximo é definido em termos do espaço das localizações espaciais.

nfold: Se for maior que 1, então aplique validação cruzada n-fold; Por exemplo, 5, a validação cruzada é realizada cinco vezes.

Para a solução de validação cruzada, é necessário calcular o variograma experimental e ser ajustado. Após a obtenção do ajuste do variograma, procedemos a desenhar avalidação cruzada. Para isso, usaremos os dados jura.pred e a variável Ni dos dados. Lembre-se de que os dados devem ser transformados em um SpatialPointsDataFrame.

O spatial.points.dataframe retornado por krige.cv tem (var1.pred), a observação (observed) e sua diferença. (residual).

Geoestatística no R – Lição 31: Função gridded

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Escrito por Kamila Simoe

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