原文链接：http://tecdat.cn/?p=26932
在进行交叉验证之前，很自然地说“我会预烧 50%（比如说）我的数据来训练一个模型，然后用剩下的来拟合模型”。例如，我们可以使用训练数据进行变量选择（例如，在逻辑回归中使用一些逐步过程），然后，一旦选择了变量，就将模型拟合到剩余的观察集上。一个自然的问题通常是“这真的重要吗？”。
相关视频
为了可视化这个问题，考虑我的（简单）数据集
使用心脏病数据（查看文末了解数据获取方式），预测急诊病人的心肌梗死，包含变量：
心脏指数
心搏量指数
舒张压
肺动脉压
心室压力
肺阻力
是否存活
让我们生成 100 个训练样本（我们保留大约 50% 的观察值）。在它们中的每一个上，我们使用逐步过程，并保留剩余变量的估计值（以及它们的标准差）
M=matrix(NA,100,ncol(MODE))
for(i in 1:100){
reg=step(glm(PRO=="CS"~.,dataYE\[idx,\]))
然后，对于 7 个协变量（和常数），我们可以查看拟合在训练样本上的模型中的系数值，以及拟合在验证样本上的模型上的值
idx=which(!is.na(M\[,j\]))
plot(M\[idx,j\],M2\[idx,j\])
abline
segments
例如，对于截距，我们有以下
其中水平段是模型上拟合在训练样本上的参数的置信区间，垂直段是验证样本上的置信区间。蓝色部分表示某种一致性，而红色部分表示实际上，一个模型的系数为负，另一个模型为正。
点击标题查阅往期内容
左右滑动查看更多
我们还可以可视化两个估计量的联合分布，
for(j in 1:8){
fa = kde(x=Z, H=H)
image(fat$eots\[\[1\]\],
在这里，几乎在对角线上，
这意味着两个样本的截距（或多或少）相同。然后我们可以查看其他参数。
在该变量上，它似乎在训练数据集上很显著（不知何故，这与它在逐步过程之后保留在模型中的事实一致）但在验证样本上不显著（或几乎不显著）。
其他的则更加一致（有一些可能的异常值）
在下一个问题上，我们在训练样本上又有显著性，但在验证样本上没有。
可能更有趣：
两者非常一致。
数据获取
在下面公众号后台回复“心脏病数据”，可获取完整数据。
点击文末“阅读原文”
获取全文完整资料。
本文选自《R语言逻辑回归Logisitc逐步回归训练与验证样本估计分析心脏病数据参数可视化》。
点击标题查阅往期内容
