使用自动映射包进行交叉验证的问题

Question

我想对geoR包中的ca20数据集进行交叉验证。例如，对于meuse-dataset，这可以很好地工作，但是对于这个数据集，我遇到了一个关于SpatialPointsDataFrame的尺寸的奇怪问题。也许你可以自己试一试，解释为什么autoKrige.cv函数不能工作(我尝试了几个nfold value，但这只改变了错误消息的locations-value ...)：

library(geoR)
library(gstat)
library(automap)
data(ca20)
east=ca20$coords[,1]
north=ca20$coords[,2]
concentration=ca20$data
frame=data.frame(east,north)
data=data.frame(concentration)
points<-SpatialPoints(data.frame(east,north),proj4string=CRS(as.character(NA)))
pointsframe<-SpatialPointsDataFrame(points,data, coords.nrs = numeric(0),proj4string = CRS(as.character(NA)), match.ID = TRUE)
krig=autoKrige(pointsframe$concentration~1,pointsframe)
plot(krig)
cv=autoKrige.cv(pointsframe$concentration~1,pointsframe)

我希望有人能重现这个问题，我的R版本是2.15，所有的包都是最新的(至少不会超过一个月……)。

谢谢你的帮助！！

Answer 1

首先，构建SpatialPointsDataFrame的方式可以更容易地完成：

library(geoR)
library(gstat)
library(automap)

...and构建SPDF：

pointsframe = data.frame(ca20$coords)
pointsframe$concentration = ca20$data
coordinates(pointsframe) = c("east", "north")

您遇到的问题是如何使用formula参数。将空间对象pointsframe添加到公式中，实质上是将一个向量直接放入公式中。您应该只在公式中使用列名，如下所示：

cv=autoKrige.cv(concentration~1,pointsframe)

而且它是有效的：

> summary(cv)
            [,1]      
mean_error  -0.01134  
me_mean     -0.0002237
MAE         6.02      
MSE         60.87     
MSNE        1.076     
cor_obspred 0.7081    
cor_predres 0.01343   
RMSE        7.802     
RMSE_sd     0.7041    
URMSE       7.802     
iqr         9.519