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下面给大家演示如何用 tidymodels 实现bootstrap任意指标，这样你就可以获得任意指标的bootstrap置信区间，对于一些图形，比如ROC曲线，还可以顺便获得bootstrap-ROC曲线。 这个方法是通用的方法，主要有以下优点： 适用于一切模型（tidymodels支持的模型），不只是线性回归、逻辑回归； 适用于一切指标（tidymodels支持的模型）； 与内部重抽样的方法无关，即使不是bootstrap法，也能计算bootstrap法的置信区间 下面就以随机森林模型为例，实现各种指标的bootstrap！ 加载数据和R包 演示数据为印第安人糖尿病数据集，这个数据一共有768行，9列，其中 diabetes 是结果变量，为二分类，其余列是预测变量。 rm(list = ls()) load(file = "../000files/pimadiabetes.rdata" ) dim(pimadiabetes) [1] 768 9 str(pimadiabetes) 'data.frame': 768 obs. of 9 variables: $ pregnant: num 6 1 8 1 0 5 3 10 2 8 ... $ glucose : n
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