r - R中带有循环的训练和测试集

Question

我已经准备好我的数据并调用了它wdbc_n。数据的维度是(569)(32)。我使用 Leave one out 交叉验证分离了这些数据。以下是我的数据分区代码

LOOOCV_training=list()
for(i in 1:nrow(wdbc_n)){
LOOOCV_training[[i]]=wdbc_n[-i,]}

LOOOCV_testing=list()
for(i in 1:nrow(wdbc_n)){
LOOOCV_testing[[i]]=wdbc_n[i,]}

现在，我的问题是如何选择我的训练或测试集来构建模型？

我很困惑，因为它们是循环形式的。

我想要的是如何处理它们，因为我将有很多训练和测试集（569）。例如，如果我有一个火车，我想写一些代码，我会这样做，for (i in 1:nrow(wdbc_train))...但现在很多，一个一个写很耗时。

现在假设我想将上面的 LOOCV 解决方案与我之前代码的以下部分一起使用。这怎么可能发生？

Dist=matrix(0,nrow=nrow(wdbc_train),ncol=nrow(wdbc_test)) 

Dist2=matrix(0,nrow=nrow(wdbc_test),ncol=3) 

 for (i in 1:nrow(wdbc_train)){ 
    for (j in 1:nrow(wdbc_test)){

Dist[i,j]=lpnorm(as.matrix(wdbc_train[i,]- wdbc_test[j,]),0.1)}}

我真的很感激任何帮助。

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